Nov, 2023

基于知识引导的预测架构的 SAR ATR 自监督学习

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TL;DR通过使用本文提出的具有知识引导预测架构，通过预测未见上下文的多尺度 SAR 特征表示，将传统 SAR 领域特征提取与最先进的可扩展自监督学习相结合，以准确的广义特征表示进行 SAR 目标识别，这一方法在各种下游数据集上验证成功，并在 SAR 目标识别中实现了一致的性能提升。
synthetic aperture radarself-supervised learningsar target recognitionknowledge-guided predictive architecturemultiscale sar feature representations
发现论文，激发创造
  • 半监督 SAR ATR 框架中的转导辅助分割

    基于卷积神经网络的合成孔径雷达自动目标识别的半监督框架，通过辅助分割和信息残差损失的训练，利用少量标注样本和未标注样本进行训练来提高识别性能。在 MSTAR 数据集上的实验证明了该方法在少样本学习中的有效性。

    Aug, 2023

  • SARATR-X: 合成孔径雷达图像目标识别的基础模型

    基于自监督学习构建的基础模型 SARATR-X，通过集成多个数据集、使用不同的模型骨干和两阶段训练技术，实现了在 5 个数据集上具有竞争力和优越性能的普适合成孔径雷达自动目标识别。

    May, 2024

  • SAFE：基于自监督学习和掩蔽孪生 ViTs 的 SAR 特征提取器

    基于遮掩的孪生视觉变压器提取器 (SAFE) 是一种新颖的自监督学习框架，通过对未标记的合成孔径雷达影像数据进行对比学习，提取稳健且具有普适性的特征。SAFE 可用于多种合成孔径雷达采集模式和分辨率下，具有针对合成孔径雷达影像的数据增强技术，如亚孔径分解和去斑点处理。对少样本分类、分割、可视化和模式检测等多种下游任务的全面评估表明，所提出的方法的有效性和多功能性。即使在未经使用的传感器上进行评估，我们的网络在少样本分类和分割任务上与或胜过其他先进方法。

    Jun, 2024

  • 利用自我监督学习引导自主雷达启动

    自主车辆的感知问题中，使用雷达来感知的能力使其引起了研究人员的兴趣，然而，由于昂贵和难以标注大规模雷达数据，训练雷达模型一直存在困难。为了解决这个瓶颈问题，我们提出了一种自我监督学习框架，利用大量无标签的雷达数据来预训练仅用于自动驾驶感知任务的雷达嵌入。该方法结合了雷达对雷达和雷达对视觉的对比损失，从配对的无标签雷达热图和相应的相机图像中学习出一种通用表示。在下游目标检测任务中应用时，我们证明了该自我监督框架能够提高现有监督基线方法的 mAP 准确度 5.8%。

    Dec, 2023

  • 大规模掩码自编码减少合成孔径雷达数据的标签要求

    利用遥感卫星监测和缓解人为气候变化的影响在关键的干预和政策决策方面有着重要作用。合成孔径雷达 (SAR) 提供了一种强大的光学数据替代方案，通过自监督预训练方法在预测植被覆盖和土地分类关键任务上减少了标记数据需求，从而大大推进了气候变化监测的发展。

    Oct, 2023

  • 合成孔径雷达自动目标识别的深度学习分类器基准测试

    运用深度学习模型对合成孔径雷达（SAR）的自动目标识别（ATR）进行综合评估，并比较五种先进的深度学习模型在分类准确率、运行时间表现、以及模型参数、层数、大小和计算操作数量方面的性能。结果表明，图神经网络（GNN）在推理吞吐量和延迟方面的性能优于其他模型，然而，并没有一个模型在所有指标上占据绝对优势，一个模型适用于所有情况的可能性存在怀疑。

    Dec, 2023

  • 可解释、具有物理感知、值得信赖的合成孔径雷达人工智能范式转变

    本文提出了一种基于可解释数据转换的新范式，以生成 AI 方法的输入，提供知识反馈，从而从数据中学习或改进高复杂度未知或未形式化的模型，此方法被成功应用与合成孔径雷达数据的混合建模和图像理解。

    Jan, 2023

  • 基于子孔径分解的引导无监督学习用于海洋 SAR 图像检索

    利用子孔径分解算法提高海洋 SAR 图像的无监督学习检索精度，并表明使用多普勒重心图像时，该算法带来了重要的性能提升，为新的无监督物理引导检索算法开辟了新的研究方向。

    Sep, 2022

  • 遥感卫星图像的领域适应自监督表示学习

    本研究提出了一种新颖的域自适应范式，利用遥感卫星数据来研究对比自监督表示学习和知识转移。通过在源数据集上进行自监督对比学习的预训练，并以循环交替的方式在目标数据集上进行下游任务，该方法实现了自监督知识转移，达到了最先进的性能和可解释的表示学习。

    Apr, 2023

  • 基于贝叶斯神经网络的具备不确定性感知的合成孔径雷达目标识别：抵御对抗攻击

    提出了一种基于贝叶斯神经网络的新颖不确定性感知合成孔径雷达自动目标识别系统，可以检测到对 RAS 图像进行的敌对攻击，并生成可视化解释，帮助人类决策者判断敌对攻击证据。实验证明该方法能够识别超过 80% 的敌对 RAS 图像，误报率低于 20%，并且可视化解释能够识别超过 90% 的敌对散射体。

    Mar, 2024