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本发明公开了一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法。本发明采用深度学习技术对复杂水下环境进行声纳图像仿真成像。本发明打破了传统的声纳仿真技术注重底层的物理建模，在多类别、多背景的情况下存在着图像可调性差、逼真度低的局限。该方法能够利用条件信息有效地控制特定条件声纳图像的生成，通过一种双分支注意特征融合机制，依次完成信道级和像素级的注意操作，增强相应元素之间的相关性，从而生成更加清晰、逼真的声纳图像。通过实验发现，该方法在声纳图像仿真上取得很好的表现，且在噪声干扰环境下具有鲁棒的成像效
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139573 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110257704.7
(22)申请日 2021.03.09
(71)申请人 杭州电子科技大学
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