摘要：SAR目標(biāo)檢測,因成像場景大、背景復(fù)雜多變而極具挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基于恒虛警率的SAR目標(biāo)檢測方法極易受背景干擾。針對上述問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜沙漠背景SAR目標(biāo)端對端檢測識別系統(tǒng)。即采用小規(guī)模沙漠背景下的SAR圖像數(shù)據(jù)對Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移訓(xùn)練,一體化完成典型目標(biāo)的檢測與識別?；诤铣蓴?shù)據(jù)集Desert-SAR的試驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,該方法檢測速度更快、準(zhǔn)確率更高、魯棒性更強。
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