[发明专利]基于VIT模型和原型网络的可解释SAR目标识别方法及系统在审
| 申请号： | 202211487873.0 | 申请日： | 2022-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN115775332A | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 钱江;叶鑫;吕海涛;蒋俊正 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/74;G06V10/774;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 孙方 |
| 地址： | 313000 浙江省湖州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于VIT模型和原型网络的可解释SAR目标识别方法及系统，首先把数据集分为训练集与测试集,使用训练集来训练VIT模型；从训练集种选择部分数据作为支持集，并设置支持集的类别，使用训练好的VIT模型对支持集数据进行编码，得到支持数据编码向量；使用训练好的VIT模型对测试集进行编码，得到测试数据编码向量；计算测试数据编码向量各部位与支持数据编码向量各部位之间的L1距离，根据测试集数据与支持集数据的L1距离得到相似性向量；将相似性向量重新划分训练集与测试集，展平以后经过全连接网络进行训练与测试，最后得到分类结果。该方法使得神经网络在MSATR数据集上具有一定的可解释性；分类精度相对于原始VIT模型下降很低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 vit 模型 原型 网络 可解释 sar 目标 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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