一种基于场景合成和锚点约束的SAR目标检测网络

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2020年第2期北京时间：

作者：金啸宇

单位：金啸宇,北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京, 100029,尹嫱,北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京, 100029,yinq@mail.buct.edu.cn倪军,北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京, 100029,周勇胜,北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京, 100029,张帆,北京化工大学 信息科学与技术学院, 北京, 100029,洪文,中国科学院空天信息创新研究院, 北京, 100094

摘要：随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起，如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像，SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因难以获得大量标注数据.本文提出一种基于场景合成和锚点约束的SAR图标检测方法.通过区域生长算法和阈值法对SAR车辆目标及其阴影进行分割，然后随机嵌入SAR复杂场景中的合理区域来合成目标检测数据集.针对SAR车辆目标的几何特性、图像分辨率参数，对Faster-RCNN中的锚点大小进行约束，减少不符合SAR车辆目标检测框尺寸的候选框，大量约简冗余计算，提升训练、测试效率及精度.

关键词：SAR图像;目标检测;区域生长;数据生成;锚点约束

基金资助：国家自然科学基金（61871413、61801015）