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红外图像目标分类在目标识别等领域有重要的应用价值,目前卷积神经网络在可见光图像分类方面达到了优异的性能。但对于红外图像来说,由于有标记样本数量少和图像成像差异大,直接使用现有的网络模型来处理红外图像无法取得理想效果。该文将可见光图像作为源域,将红外图像作为目标域,在深度网络中使用迁移学习方法来解决此问题。在迁移学习中,目标域网络提取的特征越能体现出本域数据的真实分布,那么在此基础上进行两个域的分布适配就更加有效,迁移后的目标域网络性能和泛化能力越好。该文首先利用大量无监督的红外样本训练了红外图像深度