书目详细信息
： 基于深度学习的多极化合成孔径雷达图像解译
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5606-6202-2:CNY32.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 610000 |
| 题名责任者项： | 基于深度学习的多极化合成孔径雷达图像解译/.刘红英 ... [等] 著 |
| 出版发行项： | 西安:,西安电子科技大学出版社:,2023 |
| 载体形态项： | 108页:;+24cm |
| 丛编项： | 西电科技专著系列丛书 |
| 提要文摘： | 本书主要讨论多极化合成孔径雷达图像的图像解译方法，重点是地物分类和识别方法，书中利用深度学习的先进模型和方法解决少样本的地物分类问题，获得较高的分类精确度。本书介绍了5个深度学习方法，包括稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法、距离度量的深度学习方法、半监督卷积神经网络的深度学习方法、半监督生成对抗网络的深度学习方法和图卷积网络的深度学习方法以及相应的训练策略和分类方法，解决少样本的多极化合成孔径雷达图像的地物分类问题。介绍方法时均给出了真实的合成孔径雷达数据集上的实验结果，以验证所述方法能提升地物分类的正确率和效率。 |
| 并列题名： | Polarimetric SAR image interpretation based on deep learning eng |
| 题名主题： | 合成孔径雷达 图象处理 |
| 中图分类： | TN958 |
| 个人名称等同： | 刘红英 (女) 著 |
| 个人名称等同： | 焦李成 著 |
| 个人名称等同： | 尚凡华 著 |
| 记录来源： | CN 浙江省新华书店集团公司 20230916 |