[发明专利]基于可变形卷积和双注意力的小样本SAR目标分类方法有效

专利信息
申请号: 202110938580.9 申请日: 2021-08-16
公开(公告)号: CN113655479B 公开(公告)日: 2023-07-07
发明(设计)人: 李明;郑佳;张鹏;吴艳;辛欣悦;徐大治;王洪菠 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084;G06V10/764;G06V10/82
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 陈宏社;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明提出了一种基于混合损失与图注意力的小样本SAR目标分类方法,实现步骤为:(1)获取训练任务集和测试任务集(2)构建基于可变形卷积和双注意力的网络模型H;(3)对H进行迭代训练;(4)获取小样本SAR图像的目标分类结果。本发明特征提取模块中的可变形卷积网络能够对所有SAR图像提取更多有效的特征,且可过滤掉无关的特征,自注意力机制模块和互注意力机制模块能够提取到每个特征向量组的细粒度自相关特征和互相关特征,避免了现有技术中因目标的有效特征和细粒度特征提取不充分对分类精度的影响,有效地提高了分类准确率。
搜索关键词: 基于 变形 卷积 注意力 样本 sar 目标 分类 方法
【主权项】:
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