基于胶囊神经网络的合成孔径雷达图像分类方法

作者：冯伟业; 廖可非^*; 欧阳缮; 牛耀

来源：科学技术与工程, 2019, 19(28): 203-207.

• 合成孔径雷达
• 卷积神经网络
• 胶囊神经网络
• 分类

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标分类,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量的数据样本进行训练,无法在小样本条件下进行,其应用受到限制。提出将胶囊神经网络(capsule network,Capsnet)算法用于SAR雷达图像的分类,针对小样本SAR数据集对Capsnet结构进行轻量化设计,并在MSTAR数据集上验证了该算法的有效性。结果表明,与CNN相比,基于Capsnet的SAR目标分类抗过拟合性强,泛化效果较好,具有更高的准确性,能够很好地实现SAR图像样本的分类。

• 单位
  桂林电子科技大学