【摘 要】
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自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方
【机 构】
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杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,中国船舶重工集团公司第七一五研究院
【基金项目】
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海军装备预研创新项目,国家自然科学基金重点项目(61333009,61427808).
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自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区域的提取;其次,在DFCN部分通过融合高低层次特征图语义特征信息,实现采样区域目标类别和位置信息的预测;最后,给出了DRFCN深度网络模型结构以及参数训练方法。与此同时,进一步对DRFCN算法开展了实验分析与讨论:1)基于PASCAL VOC数据集进行对比实验,结果表明,由于采
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