【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院电子学研究所,中国科学院大学,中国人民解放军95899部队
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0503001)资助
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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SA
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