【摘 要】
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近年来,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法在图像识别领域取得了巨大进展,但尚未在SAR目标识别领域得到广泛应用。基于此,将具有代表性
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近年来,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法在图像识别领域取得了巨大进展,但尚未在SAR目标识别领域得到广泛应用。基于此,将具有代表性的LeNet,AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,SENet等卷积神经网络模型应用到SAR图像目标识别上,并依据识别精度、模型尺寸、运行时间等指标在公开SAR数据集MSTAR上对9类目标进行识别实验。详细对比分析了不同CNN模型的综合性能,验证了利用CNN网络模型
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