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| 稿件标题： | 基于IC-GANs的红外舰船目标识别方法 |
| 稿件作者： | 姜杰，闫文君，刘凯，张立民 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2025.01.035 |
| 科学编辑： | 郭强 博士（烟台大学） |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | 红外舰船；目标识别；半监督学习；代价敏感学习 |
| 文章摘要： | 针对复杂场景下红外舰船目标识别过程中，存在因数据集样本不均衡、标签不完整所导致的识别准确率下降的问题，提出了一种基于深度半监督学习的红外舰船目标识别方法。首先结合半监督学习方法，设计了一种深度半监督生成对抗网络；随后将生成器生成的虚假样本、少量标签样本和大量未标记样本一同输入判别器网络进行训练。然后引入代价敏感学习方法，对损失函数进行设计，以缓解优势样本所导致的梯度传播失衡。最后在实测数据集上进行对比验证，结果表明所提方法有效提升了对不均衡红外舰船样本的识别性能。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（62371465）；山东省青创团队（2022kj084）；山东省自然科学基金项目（ZR2020QF010） |
| 引用本文格式： | 姜杰，闫文君，刘凯，等.基于IC-GANs的红外舰船目标识别方法［J］.兵器装备工程学报，2025，46(1)：277-284. JIANG Jie, YAN Wenjun, LIU Kai, et al.Infrared ship target recognition method based on deep semi-supervised learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2025，46(1)：277-284. |
| 刊期名称： | 2025年01期 |
| 出版时间： | 2025年1月 |
| 收稿日期： | 2024-01-26 |
| 修回日期： | 2024-03-04 |
| 录用日期： | 2024-03-29 |
| 上线时间： | 2025年1月31日 |
| 浏览次数： | 1100 |
| 下载次数： | 16 |
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