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基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
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SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果。 相似文献
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