基于双阶段对比学习框架的小样本SAR目标识别方法
实质审查的生效
摘要
基于双阶段对比学习框架的小样本SAR目标识别方法，涉及图像识别。针对SAR数据集获取困难，标注数据耗时耗力的实际问题，提出了基于双阶段训练策略的对比学习框架，用来解决小样本数据条件下的SAR目标识别。将训练过程解耦为表征学习阶段和分类学习阶段，包括：1)表征学习阶段，采用监督对比学习在原始SAR数据集上训练网络的表示模块；2)分类学习阶段，对编码模块进行固定并采用重平衡策略训练网络的分类模块。建立在机器学习中的对比学习的基础上，并结合解耦学习的思想，实用性强，稳定性好，能够满足类别不均衡、小样本数据等情况下SAR目标识别精度高标准的需求。
基本信息
专利标题 ：
基于双阶段对比学习框架的小样本SAR目标识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529767A
申请号 ：
CN202210152954.9
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁兴号黄悦黄乐兴蔡森林
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明区思明南路422号
代理机构 ：
厦门南强之路专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
马应森
优先权 ：
CN202210152954.9
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220218
申请日 : 20220218
2022-05-24 ：
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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