[发明专利]一种基于深度学习的可解释SAR图像的识别方法在审
| 申请号： | 202210909719.1 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115147725A | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 李鹏;胡晓伟;冯存前;汪洋;齐铖 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G01S7/41 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 | 代理人： | 孙建 |
| 地址： | 710051 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的可解释SAR图像的识别方法，属于图像的识别领域，包括以下步骤：S1：在网络在ResNet‑18框架的基础上，构建网络模型；S2：根据网络架构，对模型的感受野、步长和填充进行设置；S3：通过模型追踪图像中每块区域，并设置得分规则；S4：确定模型预测的类别；S5：基于SAR图像的MSTAR数据集对模型进行训练和测试，直至完成模型训练；S6：通过训练好的模型对图像进行识别。在对SAR图像中的目标识别过程中可以生成热图来显示图像中的每个区域对决策结果的贡献，能够准确且清楚的反映SAR图像中每个区域对深度识别模型的决策结果的贡献大小，有助于提高识别模型的可解释性和增加人们对于识别模型的信任度，降低识别隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 可解释 sar 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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