【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络(ResNet)作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网络(DCResNet),用于SAR图像目标识别。DCResNet在残差模块中增加了跳跃性连接的密度,不仅继承了ResNet的易学习的优点,还加强了特征的传播和利用率。除此之外,DCResNet采用平均池化的方式进行下采样,抑制了SAR图像中噪声对识别精度造成的影响。关
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61890544,91748106),航空科学基金(No.ASFC-201920069002)。
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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络(ResNet)作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网络(DCResNet),用于SAR图像目标识别。DCResNet在残差模块中增加了跳跃性连接的密度,不仅继承了ResNet的易学习的优点,还加强了特征的传播和利用率。除此之外,DCResNet采用平均池化的方式进行下采样,抑制了SAR图像中噪声对识别精度造成的影响。关
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