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摘要：本发明公开了基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法，属于目标识别技术领域，系统包括：图像采集模块、上下文感知增强模块、流形类分布估计模块、类平衡差分聚合模块和余弦解耦模块；图像采集模块用于获取待查询SAR图像；上下文感知增强模块将最具语义信息代表的支持特征提炼为支持类原型，并得到原始查询特征；流形类分布估计模块将支持特征转换为复杂的类分布；类平衡差分聚合模块基于类分布将不同类别的原始查询特征和支持特征进行深度语义特征聚合得到聚合后查询特征；余弦解耦模块利用一个经过特征归一化、余弦相似度量和可学习缩放因子处理的分类分支处理原始查询特征和聚合后查询特征，得到目标识别结果。
主权项：1.基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、上下文感知增强模块、流形类分布估计模块、类平衡差分聚合模块和余弦解耦模块；所述图像采集模块用于获取待查询SAR图像；所述上下文感知增强模块将最具语义信息代表的支持特征提炼为支持类原型，并基于所述支持类原型增强所述待查询SAR图像的查询特征，得到原始查询特征；所述流形类分布估计模块利用归一化流式的变分自动编码器将所述支持特征转换为复杂的类分布；所述类平衡差分聚合模块基于所述类分布将不同类别的所述原始查询特征和所述支持特征进行深度语义特征聚合，学习类与类之间的特征表示，得到聚合后查询特征；所述余弦解耦模块利用一个经过特征归一化、余弦相似度量和可学习缩放因子处理的分类分支处理所述原始查询特征和所述聚合后查询特征，得到目标识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 中国电子科技集团公司第三十八研究所 基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法
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