卷积神经网络对SAR目标识别性能分析OA北大核心CSTPCD
A Performance Analysis of Convolutional Neural Network Models in SAR Target Recognition
近年来,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法在图像识别领域取得了巨大进展,但尚未在SAR目标识别领域得到广泛应用.基于此,将具有代表性的LeNet,AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,SENet等卷积神经网络模型应用到SAR图像目标识别上,并依据识别精度、模型尺寸、运行时间等指标在公开SAR数据集MSTAR上对9类目标进行识别实验.详细…查看全部>>
邵嘉琦;曲长文;李健伟
海军航空大学,山东烟台264001海军航空大学,山东烟台264001海军航空大学,山东烟台264001
信息技术与安全科学
卷积神经网络(CNN)合成孔径雷达(SAR)目标识别深度学习
《雷达科学与技术》 2018 (5)
525-532,8
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