基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法

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基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法
申请号:CN202411455746
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119006798B
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法,属于目标识别技术领域,系统包括:图像采集模块、上下文感知增强模块、流形类分布估计模块、类平衡差分聚合模块和余弦解耦模块;图像采集模块用于获取待查询SAR图像;上下文感知增强模块将最具语义信息代表的支持特征提炼为支持类原型,并得到原始查询特征;流形类分布估计模块将支持特征转换为复杂的类分布;类平衡差分聚合模块基于类分布将不同类别的原始查询特征和支持特征进行深度语义特征聚合得到聚合后查询特征;余弦解耦模块利用一个经过特征归一化、余弦相似度量和可学习缩放因子处理的分类分支处理原始查询特征和聚合后查询特征,得到目标识别结果。
技术关键词
查询特征 全局平均池化 图像采集模块 特征提取器 矩阵 变量 原型 自动编码器 语义特征 样本 夹角度数 分类网络 注意力 随机噪声 因子 度量 编码模块
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