[发明专利]一种基于小样本增量学习的SAR图像目标识别方法在审
| 申请号： | 202210296918.X | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114943889A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 周峰;王力;杨鑫瑶;谭浩月;白雪茹 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 李薇 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于小样本增量学习的SAR图像目标识别方法，包括：步骤1：构建基于原型思想的深度残差网络；步骤2：利用基类数据集和增量数据集对基于原型思想的深度残差网络分别进行基类训练和增量学习；步骤3：将待测SAR图像输入至训练学习完成的基于原型思想的深度残差网络中，得到待测SAR图像的预测分类结果。本发明的基于小样本增量学习的SAR图像目标识别方法，设计了一种基于原型思想的深度残差网络，该网络即使在图像样本较少的情况下，也能具有自动提取SAR图像特征的能力，与现在技术相比，将SAR图像映射到特征空间内的方法能够一定程度上减少因样本数量缺乏而引起的过拟合现象，提升整体网络对小样本图像的识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 增量 学习 sar 图像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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