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一种面向SAR图像的小样本语义特征增强的方法及装置

发布者：

系统发布

联系方式：

平台代办

申请（专利权）人：

五邑大学

发明（设计）人：

价格类型：

一口价

价格：

专利号：

CN201910588329.7

分类名称：

专利类型：

发明

专利状态：

已下证

授权日期：

2022-11-15

合作方式：

开放性许可

摘要：

本发明公开了一种面向SAR图像的小样本语义特征增强的方法,包括如下步骤:获取SAR目标图像的样本集,对样本集进行迁移学习训练,得到初始化SAR目标图像的深度神经网络,改善了由于SAR目标图像样本量不足,而无法训练得到精确特征值的缺点,并且有效地提升深度神经网络的收敛速度;利用激活函数对所述深度神经网络进行网络优化,采用优化后的深度神经网络对SAR目标图像进行特征提取,得到特征图,使特征值更加准确;利用自编码器对所述特征图进行特征空间与语义空间的映射,能够增强SAR图像的语义空间和特征空间的表达能力,得到语义特征增强的深度视觉特征,从而提高SAR图像目标识别的准确率。

附图：