【摘 要】
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基于自注意力的ViT模型在合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方面取得良好效果,但是在SAR变体图像数据集上的分类识别效果未达预期,原因是SAR变体图像具有类内差别大、类间差别小、分类难度大等特性.文中首次使用改进的基于自注意力的T2T-ViT模型(融合卷积神经网络和ViT特性)进行SAR变体图像识别,该模型可以提取并融合局部细节信息和全局分布信息,实现对细节特征丰富、复杂分布的目标的分类识别.模型开发训练过程中使用了一些改进方法,一是降低图像通道数量以降低网络规模,二是数据增强训练以提高模型的准确率和鲁棒
【机 构】
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上海师范大学天华学院人工智能学院,上海201815;上海志良电子科技有限公司,上海200436
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基于自注意力的ViT模型在合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方面取得良好效果,但是在SAR变体图像数据集上的分类识别效果未达预期,原因是SAR变体图像具有类内差别大、类间差别小、分类难度大等特性.文中首次使用改进的基于自注意力的T2T-ViT模型(融合卷积神经网络和ViT特性)进行SAR变体图像识别,该模型可以提取并融合局部细节信息和全局分布信息,实现对细节特征丰富、复杂分布的目标的分类识别.模型开发训练过程中使用了一些改进方法,一是降低图像通道数量以降低网络规模,二是数据增强训练以提高模型的准确率和鲁棒性,三是通过网络初始参数设定、学习率优化调整等技巧提升T2T-ViT网络训练效果.实验数据集选取MSTAR公开数据集的变体子集T72_variants_SAR,模型训练收敛后,使用模型对SAR图像测试样本分类识别.实验结果显示:与ViT模型相比,T2T-ViT模型有着更高的准确率和更强的泛化能力.通过文中方法,T2T-ViT模型参数规模低、计算量小、模型训练速度快,这些优点使模型部署到嵌入式系统中成为可能,为模型投入实际使用奠定了技术基础.
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