卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之圖像融合識(shí)別

目 錄
第1章 緒論 1
1.1 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別的目的和意義 1
1.2 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別中的相關(guān)基本概念 2
1.2.1 圖像融合 2
1.2.2 目標(biāo)識(shí)別 3
1.3 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別算法的設(shè)計(jì)要求和主要技術(shù)指標(biāo) 4
1.3.1 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別算法的工程設(shè)計(jì) 4
1.3.2 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別算法的評(píng)估 4
1.4 圖像融合與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究歷史及現(xiàn)狀 6
1.4.1 圖像融合 6
1.4.2 目標(biāo)識(shí)別 8
1.5 本書的研究范圍和概覽 9
參考文獻(xiàn) 11
第2章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15
2.1 引言 15
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15
2.2.1 神經(jīng)元 15
2.2.2 感知機(jī) 17
2.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)與反向傳播算法 18
2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和基本結(jié)構(gòu) 20
2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 20
2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) 21
2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之圖像融合識(shí)別典型模型 24
2.4 小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 33
第3章 特征表示學(xué)習(xí)的多源圖像融合 35
3.1 引言 35
3.2 交互式特征嵌入的圖像融合 35
3.2.1 方法背景 35
3.2.2 交互式特征嵌入的圖像融合網(wǎng)絡(luò)模型 37
3.2.3 模型訓(xùn)練 40
3.2.4 實(shí)驗(yàn) 41
3.3 聯(lián)合特定和通用特征表示的圖像融合 46
3.3.1 方法背景 46
3.3.2 聯(lián)合特定和通用特征表示的圖像融合網(wǎng)絡(luò)模型 48
3.3.3 模型訓(xùn)練 52
3.3.4 實(shí)驗(yàn) 53
3.4 小結(jié) 58
參考文獻(xiàn) 59
第4章 多域特征對(duì)齊的多源圖像融合 63
4.1 引言 63
4.2 自監(jiān)督特征自適應(yīng)的圖像融合 63
4.2.1 方法背景 63
4.2.2 自監(jiān)督特征自適應(yīng)的圖像融合網(wǎng)絡(luò)模型 64
4.2.3 模型訓(xùn)練 68
4.2.4 實(shí)驗(yàn) 69
4.3 基于元特征嵌入的圖像融合 79
4.3.1 方法背景 79
4.3.2 基于元特征嵌入的圖像融合網(wǎng)絡(luò)模型 80
4.3.3 模型訓(xùn)練 84
4.3.4 實(shí)驗(yàn) 86
4.4 小結(jié) 94
參考文獻(xiàn) 95
第5章 小樣本遙感目標(biāo)識(shí)別 98
5.1 引言 98
5.2 協(xié)作蒸餾的遙感目標(biāo)識(shí)別 99
5.2.1 方法背景 99
5.2.2 協(xié)作蒸餾的遙感目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 100
5.2.3 模型訓(xùn)練 103
5.2.4 實(shí)驗(yàn) 103
5.3 弱相關(guān)蒸餾的遙感目標(biāo)識(shí)別 111
5.3.1 方法背景 111
5.3.2 弱相關(guān)蒸餾的遙感目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 113
5.3.3 模型訓(xùn)練 115
5.3.4 實(shí)驗(yàn) 117
5.4 小結(jié) 124
參考文獻(xiàn) 124
第6章 復(fù)雜樣本分布的遙感目標(biāo)識(shí)別 128
6.1 引言 128
6.2 層次蒸餾的長尾目標(biāo)識(shí)別 128
6.2.1 方法背景 128
6.2.2 層次蒸餾的長尾目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 130
6.2.3 模型訓(xùn)練 134
6.2.4 實(shí)驗(yàn) 135
6.3 風(fēng)格?內(nèi)容度量學(xué)習(xí)的多域遙感目標(biāo)識(shí)別 142
6.3.1 方法背景 142
6.3.2 風(fēng)格?內(nèi)容度量學(xué)習(xí)的多域遙感目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型 145
6.3.3 模型訓(xùn)練 149
6.3.4 實(shí)驗(yàn) 150
6.4 小結(jié) 157
參考文獻(xiàn) 158
第7章 圖像融合和目標(biāo)識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用 161
7.1 引言 161
7.2 圖像融合的應(yīng)用 161
7.2.1 安防監(jiān)測(cè) 161
7.2.2 火災(zāi)識(shí)別 162
7.2.3 行人檢測(cè) 163
7.3 遙感目標(biāo)識(shí)別的應(yīng)用 164
7.3.1 艦船識(shí)別 164
7.3.2 災(zāi)害探測(cè) 165
7.3.3 海上搜救 166
7.4 小結(jié) 167
參考文獻(xiàn) 167
第8章 回顧、建議與展望 171
8.1 引言 171
8.2 研究成果回顧 171
8.3 問題與建議 172
8.4 研究方向展望 173
8.5 小結(jié) 174