10.3969/j.issn.1006-1010.2022.04.004
基于迁移学习的小样本SAR船只目标识别
合成孔径雷达(SAR)目标识别的主流手段是神经网络,其依赖于大数据量的训练,但SAR船只样本量少,且传统识别方法提取的特征又具有很强的易变性,分类效果不佳.针对SAR船只目标样本量受限的问题,提出了基于VGG16迁移学习的识别方法,该方法在已有模型的基础上进行参数的微调,使其适应目标数据集,从而解决在训练样本缺失情况下,识别过程中存在的过拟合和局部最优解等问题.利用TerraSAR数据库进行对比实验,结果表明该方法优于传统识别方法.
小样本、SAR船只识别、迁移学习、VGG16
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TP753(遥感技术)
2022-06-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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