【摘 要】
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深度学习技术近年来在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域发展迅速,但当前基于数据驱动的方法通常忽视了SAR潜在的物理特性,预测结果高度依赖训练数据,甚至违背了物理认知.深层次地整合理论驱动和数据驱动的方法在SAR图像解译领域尤为重要,数据驱动的方法擅长从大规模数据中自动挖掘新模式,对物理过程能起到有效的补充;反之,在数据驱动方法中加入可解释的物理模型能提升深度学习算法的透明度,并降低模型对标记样本的依赖.该文提出在SAR图像解译应用领域发展物理可解释的深度学习技术,从SAR信号、特性理解到图像语义和应用场景
【机 构】
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西北工业大学自动化学院 西安 710072
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深度学习技术近年来在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域发展迅速,但当前基于数据驱动的方法通常忽视了SAR潜在的物理特性,预测结果高度依赖训练数据,甚至违背了物理认知.深层次地整合理论驱动和数据驱动的方法在SAR图像解译领域尤为重要,数据驱动的方法擅长从大规模数据中自动挖掘新模式,对物理过程能起到有效的补充;反之,在数据驱动方法中加入可解释的物理模型能提升深度学习算法的透明度,并降低模型对标记样本的依赖.该文提出在SAR图像解译应用领域发展物理可解释的深度学习技术,从SAR信号、特性理解到图像语义和应用场景等多个维度开展研究,并结合物理机器学习提出了几种在SAR解译中融合物理模型和深度学习模型的研究思路,逐步发展可学习且可解释的智能化SAR图像解译新范式.在此基础上,该文回顾了近两三年在SAR图像解译相关领域中整合数据驱动深度学习和理论驱动物理模型的相关工作,主要聚焦信号特性理解和图像语义理解两大方向,并结合研究现状和其他领域的相关研究探讨了目前面临的挑战和未来可能的发展方向.
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