TY -的A2 - 1月,Naeem盟——黄,Mengmeng盟——刘,方非盟-孟Xianfa PY - 2021 DA - 2021/12/23 TI - SAR自动目标识别的一些示例基于Enhanced-Shape CNN SP - 9141023六世- 2021 AB -合成孔径雷达(SAR)的一个重要和显著的方法获取目标在遥感领域的特点,已经应用于许多领域包括智能搜索、地形测量、映射和地质调查。在SAR领域,SAR自动目标识别(SAR ATR)是一个重要的问题。然而,另一方面,它也有很高的应用价值。深度学习的发展使得它能够被应用到SAR ATR。一些研究人员指出,现有的卷积神经网络(CNN)更加关注纹理信息,通常不如形状信息。所以,本研究设计了enhanced-shape CNN,这增强了目标形状的输入。此外,它使用一种改进的关注模块,这样网络才能突出在SAR图像目标形状。针对小规模的问题现有的SAR数据集,一个小样本进行实验。Enhanced-shape CNN达到99.29%的识别率,整个训练集上训练时,虽然89.93%的八分之一训练数据集。SN - 2314 - 4629你2021/9141023 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/9141023——摩根富林明——《数学PB - Hindawi KW - ER