基于改进CycleGAN的合成孔径雷达图像仿真

目标和场景的跨模态数据对于以深度神经网络为基础的跨模态检测与多模态融合算法的性能提升有着极其重大的意义.由于SAR图像的特殊性,获得成对的数据集成本很高,且现有的SAR图像生成算法大多集中在提升图像多样性与小范围场景生成,对于特定场景的图像配对转化鲜有涉及.本文利用改进的循环一致性对抗网络CycleGAN实现SAR图像目标和场景的SAR图像的仿真,并利用最小二乘损失对网络进行改进,使网络性能获得提升,提高了成像的质量,论文所提方法对SAR图像进行了仿真实验,结果表明,本文方法生成图像的精细度与稳定度最优,实现了更好的仿真结果.     

星际争霸图像序列的群体行为识别研究

以星际争霸游戏图像数据的群体目标行为识别为研究目标,构建游戏中群体目标典型行为的数据集,并应用当前主流的行为识别方法对游戏图像序列进行了群体行为识别.群体目标典型行为的数据集共包含战斗、移动、静止这3类典型行为,每个行为样本中包含不同数量、不同背景和不同行为表示形式的目标单元,充分保证了数据样本的多样性.分别使用时间段...