Stora framsteg har gjorts i objektigenkänning med djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), tack vare tillgången till storskaliga kommenterade dataset. Med förmågan att lära sig mycket hierarkiska bildelement extraherar, djupa CNNs förväntas också lösa den syntetiska Aperture Radar (SAR) mål klassificering problem. De begränsade SAR-måluppgifterna blir emellertid ett handikapp för att utbilda ett djupt CNN. För att lösa detta problem föreslår vi en överföringsbaserad metod som gör kunskap som inhämtats från tillräckliga omärkta SAR-scenbilder överförbar till märkta SAR-måldata. Vi designar en sammansatt CNN-arkitektur som består av en klassificeringsväg och en rekonstruktionsväg, tillsammans med en feedback bypass dessutom. Istället för att träna ett djupt nätverk med begränsad datauppsättning från grunden, används ett stort antal omärkta SAR scenbilder för att träna återuppbyggnadsvägen med staplade konvolutionella autokodrar (SCAE) i början. Därefter återanvänds dessa förtränade konvolutionsskikt för att överföra kunskap till SAR-målklassificeringsuppgifter, med feedback bypass som introducerar återuppbyggnadsförlusten samtidigt. De experimentella resultaten visar att överföringslärande leder till en bättre prestanda i fall av knappa märkta utbildningsdata och den ytterligare feedback bypass med återuppbyggnad förlust bidrar till att öka förmågan att klassificeringsväg.
Referensreferensreferensdokumentet föreslog en ram baserad på överföringslärande där en sammansatt CNN-arkitektur som består av en klassificeringsväg och en återuppbyggnadsväg utformades.
Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Network for SAR Target Classification with Limited Labeled Data
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}