高分辨率合成孔径雷达图像定向输电塔检测的提示学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入定向物体检测器（P2Det）与多模态信息学习相结合，本文提出了一种针对合成孔径雷达（SAR）图像中的传输塔进行检测的方法，通过局部化或促进电力传输塔的位置以解决背景干扰问题，实验证明该模型在高分辨率 SAR 图像上具有竞争性能。
本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法，通过预训练解决了对比学习和重构学习中的问题，并提供上下文信息。实验证明该方法在多个下游任务上优于全监督学习模型和最先进的自我监督学习方法，具有高泛化性和可迁移性。
