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摘要：本申请涉及一种基于动态多原型的SAR图像域外数据检测方法及装置，所述方法基于动态多原型的思想及聚类的手段，针对各已知目标类别分别得到多个动态原型特征，接着利用目标识别网络进行目标分类的训练以及实现原型特征学习，在训练阶段该网络包括特征提取单元、自适应原型学习单元以及分类单元，分别根据相应的损失函数对特征提取单元、分类单元中的参数，以及自适应原型学习单元中的原型特征进行迭代更新，根据训练好的目标识别网络进行目标分类，该目标分类结果为域外数据，或域内数据，若为域内数据则得到带有类别概率的目标分类结果。采用本方法能够对域内目标进行精准识别的同时还可以对域外数据进行精准识别。

主权项：1.一种基于动态多原型的SAR图像域外数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括多张与已知目标类别相关的SAR样本图像以及对应的真值标签；根据所述训练数据集中所有SAR样本图像的特征，采用聚类的手段得到已知目标类别的原型特征集合，所述原型特征集合中各所述已知目标类别均对应至少一个原型特征；利用所述训练数据集对目标识别网络进行训练并实现原型特征学习，所述目标识别网络在训练阶段包括特征提取单元、自适应原型学习单元以及分类单元，所述特征提取单元提取所述SAR样本图像的样本特征，所述自适应原型学习单元根据所述样本特征以及该样本特征在原型特征集合中同类最近原型特征之间的关系进行原型特征更新，所述分类单元根据所述样本特征进行预测，得到目标类别预测结果；根据所述目标类别预测结果、原型特征以及对应的真值标签进行计算得到联合原型交叉熵损失函数，该损失函数包括动态原型距离损失函数和交叉熵损失函数，根据所述联合原型交叉熵损失函数对所述特征提取单元以及分类单元中的参数进行迭代更新，根据所述动态原型距离损失函数对所述自适应原型学习单元中的原型特征进行迭代更新，直至收敛，得到训练后的目标识别网络和学习后的原型特征，其中，所述自适应原型学习单元的初始化原型是聚类对应簇的均值；获取待进行目标分类的SAR图像，将所述SAR图像输入至训练好的目标识别网络特征提取单元，根据样本特征和学习后的原型特征间的距离得到域外数据检测结果，所述域外数据检测结果为域外数据，或域内数据，若为域内数据则通过所述分类单元得到带有类别概率的目标识别结果。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于动态多原型的SAR图像域外数据检测方法及装置