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基于迁移学习的红外图像分类

         

摘要

针对红外目标分类的问题,采用将Inception-v3模型进行迁移并用迭代法对网络结构进行改进的方法,对适用于红外目标分类的神经网络进行了研究.迁移后的模型经过训练能对红外图像的特征进行学习和表达,训练后的卷积神经网络模型能对不同数据格式的红外图像进行分类.实验结果表明,该迁移模型比已有的红外图像分类模型鲁棒性更好,红外图像分类准确率达98%以上,并且能够对不同数据格式的红外目标图像进行分类.

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