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一种基于迁移学习的小样本SAR图像舰船分类方法

摘要

本发明涉及一种基于迁移学习的小样本SAR图像舰船分类方法,属于计算机视觉技术领域。该方法包括:1)对SAR图像舰船切片进行预处理从而使舰船切片满足迁移学习对输入图片的要求,对舰船切片采取图像增强,并通过DCGAN网络合成相似的舰船切片图像,从而满足CNN分类网络对于数据数量的要求;2)将图片通过去噪自编码器提取图像特征,降低DCGAN网络生成图像时加入的噪声,降低不同海况背景对分类结果的影响;3)采用ResNet网络进行迁移学习,并采用fine‑tune方法进一步提升分类准确性。本发明保证了小样本SAR图像舰船分类能够达到一定准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN110610207A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN201910854427.0

  • 发明设计人 余翔;王子璘;王诗言;

    申请日2019-09-10

  • 分类号

  • 代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵荣之

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2024-02-19 15:44:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190910

    实质审查的生效

  • 2019-12-24

    公开

    公开

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