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内容简介：本书深入探讨了基于域自适应迁移学习的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测与识别方法。从理论基础入手，详细阐述了域自适应在深度学习中的实现方法。书中提出多种创新方法：设计基于特征对齐和补偿损失的域自适应SAR图像目标检测方法，利用域对抗学习注意力机制和补偿损失函数模块实现源域和目标域在不同层级的特征对齐；针对域不变特征和域特有特征设计特征分解方法，以优化目标检测性能；构建基于域特有知识提取的域自适应Transformer方法，通过精细化重构目标域知识提升检测准确性。在目标识别方面，书中研究了基于域对抗学习的无监督学习策略，并引入主动学习策略增强识别率，同时探讨开放不确定条件下目标域的识别方法，使网络能够准确识别已知和未知类别，为SAR图像目标检测与识别提供了新的理论和技术支持。