多源半监督对抗领域泛化网络用于跨场景海陆杂波分类

Core Concepts

提出了一种新颖的多源半监督对抗领域泛化网络(MSADGN)用于跨场景海陆杂波分类。MSADGN能够从一个标记的源域和多个未标记的源域中提取领域不变特征和领域特定特征,并将这些特征泛化到任意未知的目标域,实现对海陆杂波的实时预测。

Abstract

本文提出了一种名为多源半监督对抗领域泛化网络(MSADGN)的新颖架构,用于解决跨场景海陆杂波分类问题。MSADGN由三个模块组成:领域相关伪标签模块、领域不变模块和领域特定模块。
领域相关伪标签模块引入了一种改进的伪标签方法,称为领域相关伪标签,旨在为未标记的源域生成可靠的伪标签,充分利用这些未标记的样本。
领域不变模块采用了一种改进的对抗性领域自适应网络(DANN),通过设计多个判别器来学习任意两个源域之间的领域不变特征,增强模型在目标域的可迁移性。
领域特定模块采用并行的多分类器分支来学习领域特定特征,进一步增强模型在目标域的判别能力。
实验结果表明,MSADGN在12个领域泛化场景中的表现优于10种最新的领域泛化方法,验证了其有效性和优越性。

Stats

海杂波样本数量为1000个。
陆杂波样本数量为1000个。
海陆边界杂波样本数量为1000个。
共有4个不同的源域,分别对应128、256、512和1024个相干积分次数。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

Multisource Semisupervised Adversarial Domain Generalization Network for Cross-Scene Sea-Land Clutter Classification

by Xiao... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.06315.pdf

Deeper Inquiries

如何进一步提高MSADGN在目标域上的分类性能

为了进一步提高MSADGN在目标域上的分类性能，可以考虑以下几点：

特征提取优化：通过调整和优化特征提取器的结构和参数，可以提高模型对目标域特征的提取能力，从而提升分类性能。

领域适应性增强：加强领域适应性模块，可以通过更有效的对抗训练或特征对齐方法，进一步减少源域和目标域之间的分布差异，提高模型泛化能力。

数据增强和迁移学习：通过数据增强技术和迁移学习，可以利用源域和目标域之间的相似性，帮助模型更好地适应目标域数据，提高分类性能。

MSADGN是否可以应用于其他远程感知任务,如遥感图像分类

MSADGN的方法可以应用于其他远程感知任务，如遥感图像分类。通过调整模型的输入数据和网络结构，可以将MSADGN应用于不同类型的遥感数据，如卫星图像、地面观测数据等。通过在不同领域和场景下的验证和调整，MSADGN可以适用于各种远程感知任务，提高模型的泛化能力和适应性。

如何设计更加鲁棒的领域相关伪标签方法,以应对更复杂的数据分布差异

为了设计更加鲁棒的领域相关伪标签方法以应对更复杂的数据分布差异，可以考虑以下方法：

动态阈值调整：根据训练过程中的数据分布变化，动态调整阈值，以确保生成的伪标签质量稳定。

多源信息融合：结合多源数据的特征信息，设计更加综合和全面的伪标签生成方法，以充分利用不同源域之间的相似性和差异性。

迭代优化：通过迭代优化伪标签生成过程，不断更新和改进生成的伪标签，以提高其准确性和可靠性。

通过以上方法的综合应用，可以设计更加鲁棒和有效的领域相关伪标签方法，使模型在复杂数据分布差异下仍能取得良好的性能表现。