基于注意力机制和残差关系网络的SAR图像分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于注意力机制和残差关系网络的SAR图像分类方法，包括：构建分类模型，分类模型为基于注意力机制的3D残差关系网络模型；选取训练集；采用训练集对分类模型进行训练，获得训练好的分类模型；获取待分类的极化合成孔径雷达图像；将待分类的极化合成孔径雷达图像中每个像素的原始输入信息输入训练好的分类模型，获得分类结果。本发明是针对极化SAR图像分类中的小样本问题，对深度学习方法在极化SAR图像应用上的改进，并结合极化SAR数据的空间邻域信息，有效的实现了深度学习在小样本下极化SAR图像分类。
基本信息
专利标题 ：
基于注意力机制和残差关系网络的SAR图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114372521A
申请号 ：
CN202111650372.5
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
滑文强张聪王欣雷谢雯金小敏路龙宾张璐邓万宇
申请人 ：
西安邮电大学
申请人地址 ：
陕西省西安市长安南路563号
代理机构 ：
西安鼎迈知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘喜保
优先权 ：
CN202111650372.5
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V20/10 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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