面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

作     者：崔宗勇 杨致远 蒋阳 曹宗杰 杨建宇 CUI Zongyong;YANG Zhiyuan;JIANG Yang;CAO Zongjie;YANG Jianyu

作者机构：电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 

出 版 物：《雷达学报（中英文）》 (Journal of Radars)

年 卷 期：2024年第13卷第2期

页      面：428-442页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(62271116 61971101)。 

主　　题：SAR目标识别 网络可理解性 SAR杂波特性 类激活映射 面积约束置信度下降率 

摘      要：随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。