研究目的
利用CycleGAN将模拟样本在图像域中转换为更接近真实样本，以提高SAR目标分类器的性能。
研究成果
提出的方法是在将模拟样本加入训练数据集之前使用CycleGAN进行转换，该方法显著提高了SAR目标分类器的分类准确率，展示了将仿真与深度学习相结合用于SAR目标分类中数据增强的潜力。
研究不足
该方法的有效性取决于模拟的质量以及CycleGAN将模拟样本准确转换为类似真实样本的能力。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于CycleGAN迁移仿真样本的SAR目标分类
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于CycleGAN迁移仿真样本的SAR目标分类
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517866
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
目标分类是自动目标识别（ATR）系统的重要组成部分。深度学习方法在合成孔径雷达（SAR）目标分类中取得了最先进的性能。当用于训练的真实样本数量不足时，仿真是一种有效的数据增强方法。本文探讨了如何充分发挥仿真样本的潜力以提高SAR目标分类器的性能。所提出的方法基于循环对抗网络（CycleGAN），它可以将仿真样本在图像域上转换得更接近真实样本。实验表明，直接将仿真样本添加到训练数据集中无助于提高性能。然而，在设计的SAR飞机分类实验中，与不进行数据增强的训练相比，添加转换后的仿真样本进行训练可使准确率提高约10%。
作者：
Lei Liu，Zongxu Pan，Xiaolan Qiu，Lingxiao Peng
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