[发明专利]基于卷积神经网络及微调的SAR图像分类方法在审
| 申请号： | 201911407276.0 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111178439A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 文成林;王琪琪 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络及微调的SAR图像分类方法。本发明采用的数据集是美国MSTAR数据集在标准采集条件下的10类地面军事车，该数据集已经包含了推荐的训练集和测试集。本发明首先在ImageNet数据集上预训练ResNet50网络，然后把训练好的ResNet50拿来，固定其前45层参数，而可以只对输出层及接近输出层的若干卷积层训练，即固定低层参数而只训练高层参数。这样能提取数据的有效信息，基础边缘的信息不用重复获取，大大提升了网络训练的效率。为了更加充分的训练网络，采用数据增强预处理的方法。本发明对SAR图像具有良好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 微调 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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