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首个公开发表的SAR图像目标识别基础模型!国防科大刘永祥&刘丽教授团队提出SARATR-X 1.0
合成孔径雷达(sar)目标识别技术突破:国防科技大学团队构建首个sar图像目标识别基础模型
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种全天候对地观测技术,在军民领域应用广泛。然而,SAR图像目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)面临诸多挑战,特别是复杂环境下的高精度、高效率识别。 国防科技大学电子科学学院刘永祥&刘丽教授团队针对这些挑战,提出了首个公开发布的SAR图像目标识别基础模型SARATR-X 1.0,并构建了相应的开源生态。
现有SAR目标识别方法存在
技术和生态两方面瓶颈:技术层面,多为有监督、静态、单任务的单模型单平台方法,计算冗余高,泛化能力弱;生态层面,缺乏高质量的开源数据、代码和评估基准。
SARATR-X 1.0模型的核心突破在于:
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技术层面: 采用基于自监督学习的SAR目标特征表示学习方法,创新性地提出联合嵌入-预测自监督学习框架(SAR-JEPA),有效抑制SAR图像相干斑噪声,降低对标注数据的依赖。模型基于Transformer架构,参数规模达0.66亿。
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生态层面: 团队构建了较大规模的SAR图像陆海目标识别数据集SARDet-180K,并创建了新的SAR车辆目标识别数据集NUDT4MSTAR(包含40种车辆型号,规模是同类型数据集的十倍以上),同时开源了相关算法代码和评估基准。
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图1. 各种专门的SAR ATR数据集和任务。现有数据集通常针对特定任务和设置,导致算法泛化困难。
SARATR-X 1.0模型的预训练过程分两步进行:首先在ImageNet数据集上进行预训练,然后利用SAR-JEPA框架在高质量SAR目标信号上进行预训练,以进一步提升模型性能。模型采用HiViT架构,能够更好地处理遥感图像中的小目标。
表1. SARATR-X用于预训练的14个开源合成孔径雷达数据集。
图2. 两步预训练过程。
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在多个下游目标识别任务(包括小样本识别、稳健识别和目标检测)中,SARATR-X 1.0取得了国际先进或领先水平的性能。例如,在细粒度车辆MSTAR数据集上,其目标分类性能优于现有SSL方法,提升了4.5%。
图3. SARATR-X 1.0分类和检测结果。
图4. 在SARDet-100K上进行检测的可视化。
图5. 不同注意头的平均注意距离。
图6. SARATR-X在数据集大小、模型参数量和训练轮数方面的可扩展性。
团队已将SARATR-X 1.0的相关代码开源,并正在积极研发参数规模更大的SARATR-X 2.0模型,以及更多开源数据集,以进一步推动SAR目标识别技术的发展。
论文及代码链接: (此处请补充论文及代码链接,与原文保持一致)
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2025-01-21
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