Standardarkitekturen för automatisk måligenkänning (ATR) för syntetisk bländarradar (SAR) består av tre steg: detektering, diskriminering och klassificering. Under de senaste åren, konvolutionella neurala nätverk (CNN) för SAR ATR har föreslagits, men de flesta av dem klassificerar målklasser från ett mål chip extraherat från SAR-bilder, som en klassificering för den tredje etappen av SAR ATR. I detta betänkande föreslår vi ett nytt CNN för end-to-end ATR från SAR-bilder. CNN:s namngivna verifieringsstödnätverk (VersNet) utför alla tre stegen i SAR ATR end-to-end. VersNet matar in en SAR-bild av godtyckliga storlekar med flera klasser och flera mål, och ger en SAR ATR-bild som representerar position, klass och pose av varje detekterat mål. Denna rapport beskriver utvärderingsresultaten av VersNet som tränade att producera poäng av alla 12 klasser: 10 målklasser, en målfront klass, och en bakgrundsklass, för varje pixel med hjälp av rörliga och stationära mål förvärv och erkännande (MSTAR) offentliga dataset.
Däremot föreslog vi CNN som heter Versnet REF utför måldetektering, målklassificering och utgör uppskattning per segmentering.
Deep Learning for End-to-End Automatic Target Recognition from Synthetic Aperture Radar Imagery
{'venue': 'IEICE Technical Report, vol.117, no.403, SANE2017-92, pp.35-40, Jan. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}