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将神经网络算法应用于舰船目标识别,提出了一种基于神经网络的特征增强算法——AugNet。该算法在网络学习过程中自动分配通道特征权重,提高模型的特征抽取能力。使用AugNet改进GoogleNet模型,得到改进的神经网络算法。实验结果表明,改进算法对军舰、民船、非船三种舰船目标的识别准确率达到99. 0%,对集装箱船、潜艇、货船等43种舰船目标的识别准确率达到90. 21%,大幅提高舰船目标识别种类数,对特殊情况下拍摄的模糊图像,也能较好识别,能够很好地完成舰船目标识别任务。