基于深度学习的SAR图像目标识别算法

来源 :长春理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zwb20042002
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合成孔径雷达(SAR)图像的解译具有重要的价值。针对传统的SAR目标识别算法需要人为设置分类特征,以及SAR图像所包含大量的相干噪声对图像解译造成影响,因此提出一种基于改进的卷积神经网络的SAR目标识别算法。首先利用布斯沃特滤波算法对图像进行了滤波处理,减少相干噪声;并改进传统卷积神经网络的结构,引入改进的线性修正单元作为激活函数,通过使用Dropout方法增强网络的泛化性,训练时采用Adam优化器更新模型参数。在实验中以公开的MSATR数据集进行目标识别检验,在三类目标(含变体)的实验测试中取得较好成果
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