基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别

王泽隆; 徐向辉; 张雷

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基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别

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使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据.为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题,提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上,使用仿真SAR图像提升最终目标识别性能的方法,把从大量仿真SAR图像学习到的有效知识迁移到实测SAR图像数据上.在训练中,先用仿真SAR图像预训练卷积神经网络,结合迁移学习的方法,有效地解决由SAR图像数据不足带来的过拟合问题.在MSTAR数据集上验证方法的有效性,识别准确率提高到99.78％,并在少量SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果.

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来源
《中国科学院研究生院学报》 |2020年第4期|516-524|共9页
作者
王泽隆; 徐向辉; 张雷;
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作者单位

中国科学院电子学研究所北京100190;

中国科学院大学北京100049;

中国科学院电子学研究所北京100190;

中国人民解放军95899部队北京100076;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达设备、雷达站;
关键词
合成孔径雷达; 仿真SAR图像; 迁移学习; 自动目标识别(ATR);

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