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在遥感技术的快速发展中，星载合成孔径雷达（SAR）因其能够穿透云层和夜间操作的能力而成为一项关键技术。然而，SAR图像的解读需要高度专业化的知识，深度学习技术的引入，特别是卷积神经网络（CNN），为自动目标检测和分类提供了强大的工具。通过模仿人类视觉皮层的处理方式，深度学习模型能够从复杂的SAR图像中提取特征并识别出各种地面目标。
星载SAR图像的深度学习应用正迅速扩展到多个领域，包括但不限于军事侦察、环境监测、城市规划和灾害响应。与传统的图像处理方法相比，深度学习方法在特征提取和目标识别方面展现出更高的准确性和效率。尽管如此，SAR图像的独特特性，如多极化和不同的入射角，为深度学习模型的设计和训练带来了新的挑战。
为了克服这些挑战，研究人员正在探索多种策略，包括迁移学习和域自适应。这些技术的发展不仅提高了SAR图像的自动解析能力，也为深度学习在遥感领域的应用开辟了新的道路。
本书实现了三个重要研究目标，推动深度学习在SAR分类和检测中的应用。第一个目标是研究在其他域（如ImageNet）上预先训练的最先进的CNN所学到的特征的利用程度。第二个目标是应用计算机视觉领域最先进的基于深度学习的目标检测算法，进行星载SAR中的目标检测。最后一个目标是将域自适应应用于SAR图像分类问题，作为迁移学习的替代方案。图 2 在特征图上进行的区域候选网络（RPN）操作。图 3 二元分类模型的欠拟合、适当拟合和过度拟合之间的区别。图 4 用于AlexNet、VGG-16和ResNet-18等卷积神经网络的经典LeNet风格卷积示例。![]()
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