26年WP 基于关系网络的小样本SAR目标识别模型构建与研究最终稿-约24312字符.pdf

摘要该模型包括特征提取模块和关系网络模块这两部分。特征提取模块使用四层卷积神经网络和通道-空间混合注意力机制，来提高对 SAR 图像主要特征的提取能力。关系网络模块使用可以学习的神经网络来度量样本之间的相似性，该方式不依靠固定的距离函数。为验证模型有效性，本文在 MSTAR 标准数据集上开展了 1-shot、3-shot 和 5-shot 三种小样本场景下的实验，并与欧氏距离、余弦合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）自动目标识别在军事侦察和灾害监测等上有着重要的应用价值，但是获取标注样本一般比较困难，该情况使小样本条件下的目标识别成为一个...