基于生成对抗网络的近地面红外目标数据集建立方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的近地面红外目标数据集建立方法及装置，首先，对预先获取红的外图像数据集进行预处理，并划分为训练集和测试集；其次，构建包括生成网络G和判别网络D的深度卷积生成对抗网络DCGAN；然后，引入卷积操作及自注意力模块，改进构建的深度卷积生成对抗网络DCGAN；最后，构建卷积神经网络CNN，优化CNN网络的损失函数，将生成的未标记的数据加入训练集共同作为CNN的输入。本发明具有生成样本多样，网络结构稳定，实用性强的特点，可以使红外目标图像检测的深度学习训练集更加丰富多样，实现检测性能的进一步提高，具备较高的实用价值。