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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：马征, 褚钧正, 武鹏飞
单位：（1.中国人民解放军91245部队，北京100000；2.南开大学统计与数据科学学院，天津300071；3.北京仿真中心航天系统仿真重点实验室，北京 100854）
关键词：仿真遥感；风格迁移；循环一致生成对抗网络；域适应MA Zheng1,CHU Jun-zheng2,WU Peng-fei3,
基金：国家自然科学基金（62001252）;国防科技重点实验室基金(61420020401)
遥感图像数据标注耗时、成本高且需要专家知识，使得有标签的遥感数据难于获得，因此亟需生成有标签遥感数据的有效方法。由计算机视觉领域用于风格迁移的循环一致生成对抗网络出发，提出了一种基于深度学习，利用循环一致生成对抗网络生成新数据集的仿真遥感图像转换方法。将源数据与生成数据视为源域与目标域，遥感图像转换可视为仿真遥感数据集的风格迁移。生成的数据集可进一步用于分类、语义分割和域适应等适用于遥感图像的常见任务。实验结果表明该方法可有效生成风格迁移的仿真遥感数据。
来源：2023年第3期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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