动态 - 亖月三日君寻的blog

今天是 2026 年 9 月 10 日，第 42 个教师节。祝所有老师节日快乐～

下午参加了学校的教师节表彰大会，看到一位位优秀的学者、教授，真切感受到了榜样的力量，也更加期待自己能一步步向他们靠近。

时不我待，继续努力。把这份触动化为日常的行动，踏实做研究，认真教好书，朝着成为一名优秀教师的目标前进～

关于SAR物理可解释/ASC相关的开源仓库#

XAI4SAR/PIHA：https://github.com/XAI4SAR/PIHA — PIHA 官方实现，提供 MSTAR 目标的 ASC 提取结果和 K 部件语义划分数据，骨干网覆盖 DenseNet121、MS-CVNets、A-ConvNet[20]。
Alien9427/XAI4SAR-PGIL：https://github.com/Alien9427/XAI4SAR-PGIL — 物理引导注入学习（PGIL）网络，用于 SAR patch 级分类，对应 ISPRS 2022 论文《Physically Explainable CNN for SAR Image Classification》。
XAI4SAR/SAR-HUB：https://github.com/XAI4SAR/SAR-HUB — SAR 预训练模型库（预训练-微调-解释），提出 SAR-KP 知识点解释方法，开源代码、数据集和多种 SAR 预训练模型。
XAI4SAR 组织主页：https://github.com/XAI4SAR — 西工大 XAI4SAR 课题组，还有可解释 SAR 目标检测的不确定性探索等仓库(https://github.com/XAI4SAR)，以及 GenAIxSAR 等综述资源库，建议整个组织都翻一遍。

jangsoopark/AConvNet-pytorch：https://github.com/jangsoopark/AConvNet-pytorch — A-ConvNet 的 PyTorch 复现，含 MSTAR 数据处理、随机裁剪增强、SOC 配置等完整流程(https://github.com/jangsoopark/AConvNet-pytorch)，是最标准的轻量 baseline 起点。
fudanxu/MSTAR-AConvNet：https://github.com/fudanxu/MSTAR-AConvNet — A-ConvNet 原作者（复旦徐丰组）的 Caffe 官方实现。
hunterlew/mstar_deeplearning_project：https://github.com/hunterlew/mstar_deeplearning_project — MSTAR 十类分类 + 大场景检测识别，含数据增强脚本。
Alien9427/SAR_specific_models：https://github.com/Alien9427/SAR_specific_models — SAR 专用预训练模型（ResNet18/AlexNet，TerraSAR-X 预训练），迁移到 MSTAR 十类可达 99.4%+(https://github.com/Alien9427/SAR_specific_models)，小模型 + 预训练是缓解过拟合的另一条路。

JoyeZLearning/SAR-ATR-From-Beginning-to-Present：https://github.com/JoyeZLearning/SAR-ATR-From-Beginning-to-Present — 对应 2025 年综述《Fifty Years of SAR ATR: The Road Forward》的论文/代码索引，收录了 PAN、HDANet、PIHA、SAR-JEPA 等可解释与鲁棒识别方法条目(https://github.com/JoyeZLearning/SAR-ATR-From-Beginning-to-Present)，找最新方法很方便。

pytorch-grad-cam（jacobgil/pytorch-grad-cam）：CAM 全家桶，接到 LiteSARNet 最后一个卷积层即可。
Captum（pytorch/captum）：PyTorch 官方归因库，含 IG、DeepLIFT、Occlusion、LRP 等。
SHAP（shap/shap）、LIME（marcotcr/lime）：扰动类归因。
wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI：XAI 方法与工具的系统整理，含评估方法专题(https://github.com/wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI)，做解释质量定量评估时可以从这里找指标实现。