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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种下游任务驱动的SAR‑光学图像转换方法。首先，收集SAR图像和相应的光学图像作为训练数据集，并对收集的图像进行预处理；然后，根据下游任务选取相关领域的处理算法，使用收集到的光学图像，对相应的下游任务处理模型进行预训练；接着，搭建包括下游任务分支的深度学习模型框架并设计引入下游任务损失的损失函数，利用收集到的数据集对模型进行迭代训练；最后，使用训练好的网络模型将输入的SAR图像转换为具有光学图像特征的图像。本发明通过引入下游任务的监督信息指导SAR‑光学图像转换的过程，能够获得更准确、更逼真的合成图像，更符合特定任务的要求。
主权项：1.一种下游任务驱动的SAR-光学图像转换方法，其特征在于步骤如下：步骤1：收集具有多样性的SAR图像和相应的光学图像作为训练数据集；所述的多样性是指包括不同场景、不同目标的图像；步骤2：对收集到的SAR图像和光学图像进行预处理；步骤3：根据下游任务选取相关领域的处理算法，使用收集到的光学图像，对相应的下游任务处理模型进行预训练；步骤4：搭建包括下游任务分支的深度学习模型框架并设计引入下游任务损失的损失函数，利用收集到的数据集对模型进行迭代训练，最小化损失函数，得到训练好的模型；步骤5：使用训练好的模型将输入的SAR图像转换为具有光学图像特征的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 下游任务驱动的SAR-光学图像转换方法
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