注意力机制与雷达图像智能处理:进展与展望
DOI:
作者:
作者单位:

国防科技大学电子科学学院

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TN957.52

基金项目:

国家自然科学基金(编号:U24B20189,62122091);湖南省科技创新领军人才项目(编号:2024RC1040)。


Attention Mechanism and Intelligent Processing of Radar Images: Progress and Prospects
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献()
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为系统总结注意力机制与雷达图像智能处理该方向的研究进展,本文梳理了注意力机制的发展脉络,并详细介绍了以通道注意力、空间注意力、自注意力和混合注意力等为代表的典型注意力机制模型。在此基础上,从雷达图像预处理、目标检测、图像分割、目标识别等任务出发,阐述了各类注意力机制在雷达图像智能处理中的创新应用。为了验证注意力机制的应用性能,基于雷达图像目标检测应用对不同注意力机制进行了性能对比分析。最后,从可解释性、高效注意力机制设计、多模态融合下的注意力机制优化、基础模型中的注意力机制设计四个方面进行了未来研究方向的讨论和展望。

    Abstract:

    To systematically summarize the research progress of attention mechanisms and radar image intelligent processing, this paper reviewed the development context of attention mechanisms and elaborateed on typical models, represented by channel attention, spatial attention, self-attention, and hybrid attention. On this basis, the innovative applications of various attention mechanisms in radar image intelligent processing were discussed from the perspectives of tasks such as radar image preprocessing, target detection, image segmentation, and target recognition. To verify the application performance of attention mechanisms, a comparative analysis of different attention mechanisms was conducted based on radar image target detection. Future research directions were discussed from four aspects: attention mechanism interpretability, efficient attention mechanism design, attention mechanism optimization for multimodal fusion, and attention mechanism design in foundation models.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2026-01-19
  • 最后修改日期:2026-04-16
  • 录用日期:2026-04-22
  • 在线发布日期: 2026-04-23
  • 出版日期:
文章二维码