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2022年10月22日-10月29日，第二届雷达学报博士论坛成功举办！电子科技大学张天文博士生10月29日下午在SAR图像解译分论坛做了题为《基于传统手工特征和深度学习抽象特征融合的SAR舰船识别》的学术报告。
SAR具有全天时、全天候、高分辨的优点，在各领域具有广泛。传统SAR成像受限于模型，无法根据任务和目标进行调整。SAR学习成像利用先验信息，以实现高性能和自适应成像。本报告介绍两种的SAR学习成像深度网络方法，一种通过引入特征学习和误差估计，实现自聚焦成像，另一种通过引入目标特征，实现目标增强图像。最后，对SAR深度网络学习成像进行了总结。张天文(1994-)，江苏淮安人，2019年进入电子科技大学，信息与通信工程学院，雷达探测与成像技术团队，张晓玲教授课题组攻读博士学位，主要研究雷达视觉感知融合、神经网络机器学习AI技术、SAR智能解译技术等，包括雷达目标检测、识别、跟踪、轨迹滤波关联等，发表SCI二区及以上论文16篇，ESI热点论文4篇，ESI高被引论文6篇。在论坛的提问交流环节，专家的问题很专业，为后续工作提供了指导。第二届雷达学报博士论坛成功举办！
第三届雷达学报博士论坛第三轮通知（报告人简介）
直播预告 | 第三届雷达学报博士论坛第四轮通知（日程）
【成果】FCOSR：一种无锚框的SAR图像任意朝向船舶目标检测网络（视频）
【成果】基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法
【成果】基于深度学习的多特征融合海面目标检测方法（视频）
【成果】多尺度特征融合与特征通道关系校准的SAR图像船舶检测
博士论坛 | SAR舰船斜框检测开源框架（视频）
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