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遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作，吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法，这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作费时费力，是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题，提出一种基于生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN）的半监督检测方法。在遥感图像飞机目标检测中，该方法不需要标记全部用于训练的图像，只需要标记其中一小部分样本，再和大量未标记数据一起进行训练便能取得优异的检测结果。该方法结合传统的检测网络和基于GAN的半监督学习网络。在对抗训练过程中，生成器学习数据分布并生成假样本，判别器判别真假样本，同时判别器还需要从标记数据中学习类别信息。最后，判别器学习到的决策分类面不仅仅区分出标记数据，而且平行于数据分布的边界。实验证明，在存在大量可供训练的图像的基础上，减少标注数据的比例，全监督学习方法性能会大幅下降；而本文提出的半监督学习方法，由于利用了未标注的数据，能保持更好的检测性能。 相似文献
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