SAR方法与应用 | 浏览量:294下载量:221CSCD:0
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专辑
融合图像梯度与强散射特性的有监督注意力无锚框SAR目标检测
Fusing gradient and strong scattering of images with Supervised-Attention and Anchor-Free method for target detection in SAR images
- “针对复杂场景下SAR图像目标检测任务,专家提出Tri-GCA-FCOS网络,通过有监督注意力机制及融合SAR图像特性,提升目标检测性能,为复杂场景目标检测提供新方案。”
- 2026年30卷第3期 页码:520-533
DOI:10.11834/jrs.20265065
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相关作者
吴仁哲 河南省科学院 空天信息研究所;河南省空天信息智能处理与集成应用工程研究中心
刘国祥 西南交通大学 地球科学与工程学院;西南交通大学 高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室
蔡佳欣 西南交通大学 地球科学与工程学院
祝源 中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院
万勇 中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院
孙伟峰 中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院
茹逸凡 中国科学院大学 杭州高等研究院;中国科学院上海技术物理研究所
唐国良 中国科学院大学 杭州高等研究院
相关机构
西南交通大学 高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室
河南省空天信息智能处理与集成应用工程研究中心
西南交通大学 地球科学与工程学院
河南省科学院 空天信息研究所
中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院


