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自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别

赵琰 赵凌君 张思乾 计科峰 匡纲要

赵琰, 赵凌君, 张思乾, 计科峰, 匡纲要. 自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT231470
引用本文: 赵琰, 赵凌君, 张思乾, 计科峰, 匡纲要. 自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT231470
ZHAO Yan, ZHAO Lingjun, ZHANG Siqian, JI Kefeng, KUANG Gangyao. Few-Shot Class-Incremental SAR Image Target Recognition using Self-supervised Decoupled Dynamic Classifier[J]. Journal of Electronics & Information Technology. doi: 10.11999/JEIT231470
Citation: ZHAO Yan, ZHAO Lingjun, ZHANG Siqian, JI Kefeng, KUANG Gangyao. Few-Shot Class-Incremental SAR Image Target Recognition using Self-supervised Decoupled Dynamic Classifier[J]. Journal of Electronics & Information Technology. doi: 10.11999/JEIT231470

自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别

doi: 10.11999/JEIT231470
详细信息
    作者简介:

    赵琰:男,博士生,研究方向为SAR图像目标识别、增量学习、小样本学习

    赵凌君:女,博士,副教授,研究方向为遥感信息处理、SAR图像目标识别

    张思乾:女,博士,副教授,研究方向为遥感信息处理、SAR图像目标识别

    计科峰:男,博士,教授,研究方向为SAR目标电磁散射特性建模、特征提取、检测识别

    匡纲要:男,博士,教授,研究方向为遥感信息处理、SAR图像目标识别

    通讯作者:

    赵凌君 nudtzlj@163.com

  • 中图分类号: TN957; TP751.2

Few-Shot Class-Incremental SAR Image Target Recognition using Self-supervised Decoupled Dynamic Classifier

  • 摘要: 为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL 中“灾难性遗忘”和“过拟合”本质难点和SAR ATR领域挑战,根据SAR图像目标信息的部件化与方位角敏感性特点,于图像域构建了基于散射部件混淆与旋转模块(SCMR)的自监督学习任务,以提升目标表征的泛化性与稳健性。同时,设计了类印记交叉熵(CI-CE)损失并以参数解耦学习(PDL)策略对模型动态微调,以对新旧知识平衡判别。实验在由MSTAR和SAR-AIRcraft-1.0数据集分别构建的覆盖多种目标类别、观测条件和成像平台的FSCIL场景上验证了该算法开放动态环境的适应能力。
  • 图  1  自监督动态解耦分类器(SDDC)整体结构

    图  2  SAR图像目标结构与高维语义信息的方位角敏感性与相位模糊性

    图  3  基于误差解耦理论对类印记初始化优势分析

    图  4  FSCIL数据集构建过程

    图  5  MSTAR数据集10类目标SAR图像与光学图像对比

    图  6  SAR-AIRcarft-1.0数据集7类目标SAR图像与光学图像对比

    图  7  SMO对算法特征提取能力改善可视化结果

    图  8  采用SMO前后算法所提目标梯度激活图与特征稀疏性与响应值

    图  9  采用SRO前后算法所提目标方位角特征归一化值与梯度激活图

    图  10  采用SRO前后算法所提类内特征相似性均值与方差

    图  11  算法分类准确率与归一化分类器值。

    图  12  PDL不同解耦阶段对算法在多种评价指标上分类性能影响的柱状图

    图  13  算法不同解耦位置对基类和增量类目标的梯度激活图

    图  14  不同算法在MSTAR-FSCIL数据集和SAR-AIRcraft-1.0-FSCIl数据集测试性能曲线图

    图  15  对比基准分类结果混淆矩阵

    图  16  不同学习阶段MSTAR-FSCIL数据集类特征空间t-SNE分布

    图  17  不同学习阶段SAR-AIRcraft-1.0-FSCIL数据集类特征空间t-SNE分布

    1  散射混淆操作(SMO)处理过程

     输入:小批次基类训练样本 ${\boldsymbol{b}} = \{ ({{\boldsymbol{x}}_i},{y_i})\} _{i = 1}^{|{N_{{b}}}|} \in {{\boldsymbol{D}}^1}$
     初始化:混淆次数 R ,混淆样本存储列表${S_{{\text{smo}}}}$
     For r = 1 to R do
      步骤1 采样随机顺序数据${\boldsymbol{\tilde b}} = \{ ({{\boldsymbol{\tilde x}}_i},{\tilde y_i})\} _{i = 1}^{|{N_{{b}}}|}$
      步骤2 获取原始$\{ {y_i}\} _{i = 1}^{|{N_{{b}}}|}$与随机顺序$\{ {\tilde y_i}\} _{i = 1}^{|{N_{{b}}}|}$标签
      步骤3 从${\boldsymbol{b}}$中选取${\boldsymbol{b}}' = \{ ({{\boldsymbol{x}}'_i},{y'_i})\} $,从${\boldsymbol{\tilde b}}$中选取
      $ {\boldsymbol{\tilde b}}' = \{ ({{\boldsymbol{\tilde x}}'_i},{\tilde y'_i})\} $,满足${y'_j} \ne {\tilde y'_j},\forall j \in |{N_{{b}}}|$
      步骤4 根据公式1从${\boldsymbol{b}}'$与 $ {\boldsymbol{\tilde b}}' $中生成散射混淆样本集
      $ {{\stackrel \frown{{\boldsymbol{b}}} }} = \{ ({{{\stackrel \frown{{\boldsymbol{x}}} }}_i},{\stackrel \frown{y} _i})\} $
      步骤5 将$ {{\stackrel \frown{{\boldsymbol{b}}} }} $添加至${S_{{\text{smo}}}}$
     End for
     输出:${S_{{\text{smo}}}}$
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    表  1  MSTAR-FSCIL数据集配置

    学习阶段 序号 类别 型号 训练集 测试集
    基类 1 BTR70 c71 233 196
    2 2S1 b01 299 274
    3 BRDM2 E-71 298 274
    4 BMP2 9563 233 196
    增量类 5 ZIL131 E12 5 274
    6 T62 A51 5 274
    7 D7 13015 5 274
    8 BTR60 7532 5 195
    9 T72 132 5 196
    10 ZSU234 d08 5 274
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    表  2  SAR-AIRcraft-1.0-FSCIL数据集配置表

    学习阶段 序号 类别 训练集 测试集
    基类 1 Other 2 000 200
    2 A220 2 000 200
    3 Boeing787 2 000 200
    4 Boeing737 2 000 200
    增量类 5 A320 5 200
    6 ARJ21 5 200
    7 A330 5 200
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    表  3  SDDC算法模块与损失贡献

    迁移性判别性Avg.Acc(%)Acc.Old(%)Acc.New(%)PD(%)
    SMOSROCI-CEPDL
    75.2678.8749.0241.50
    78.3581.4154.1637.77
    77.7981.2752.2435.29
    79.5082.6854.4634.47
    73.3072.6279.1255.83
    75.8179.0147.2242.35
    81.7383.3766.7031.61
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-01-10
  • 修回日期:  2024-06-17
  • 网络出版日期:  2024-06-24

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