[发明专利]一种基于快速全卷积神经网络的SAR目标分类方法有效
| 申请号： | 202010587777.8 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111814608B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘聆;王芹 | 申请（专利权）人： | 长沙一扬电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/10;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410008 湖南省长沙市开福区芙蓉北路街*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于快速全卷积神经网络的SAR目标分类方法，包括以下步骤：S1：对MSTAR数据集进行扩充S2：搭建步进≥2的特殊卷积层S3：搭建步进为2的全卷积神经网络S4：搭建步进为3的全卷积神经网络S5：搭建步进为4的全卷积神经网络S6：搭建快速全卷积神经网络根据步骤S3、步骤S4和步骤S5，采用3层卷积层进行特征提取、3层特殊卷积层进行下采样和2层全连接层分类的搭建。通过引入特殊卷积层进行下采样，可以大幅度提高卷积神经网络的训练效率，大大的改善现有SAR技术识别分类方面的困难，提高SAR图像的识别效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 快速 卷积 神经网络 sar 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
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