【摘 要】
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由于深度学习在目标识别方面取得了显著的成绩,为提高合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像目标识别的精度与速度提供了新的思路。本文将区域全卷积网络(Region-basedFullyConvolutionalNetworks,R-FCN)结构应用于SAR图像目标识别中,取得了良好的效果。对于数据集较小和数据相似度较高的问题,提出了基于
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由于深度学习在目标识别方面取得了显著的成绩,为提高合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像目标识别的精度与速度提供了新的思路。本文将区域全卷积网络(Region-basedFullyConvolutionalNetworks,R-FCN)结构应用于SAR图像目标识别中,取得了良好的效果。对于数据集较小和数据相似度较高的问题,提出了基于迁移学习的R-FCN模型用于SAR图像目标识别。对更快的区域卷积神经网络(FasterRegionConvolutionalNeuralNetworks,FasterR-CNN)和R-FCN进行模型训练及优化,并与本文所提出的基于迁移学习的改进R-FCN模型实验结果进行对比。结果表明,本文所提出的方法对SAR图像具有更好的识别效果和更快的识别速度。
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