基于深度學習的復雜沙漠背景SAR目標檢測

摘要：SAR目標檢測,因成像場景大、背景復雜多變而極具挑戰。傳統基于恒虛警率的SAR目標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習的復雜沙漠背景SAR目標端對端檢測識別系統。即采用小規模沙漠背景下的SAR圖像數據對Faster-RCNN網絡進行遷移訓練,一體化完成典型目標的檢測與識別。基于合成數據集Desert-SAR的試驗結果表明,與傳統方法相比,該方法檢測速度更快、準確率更高、魯棒性更強。