基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法

【类型】期刊

【作者】金璐 刘士建 王霄 李范鸣  

【刊名】光学学报

【关键词】 元学习,成像系统,小样本学习,红外图像,空中目标分类

【摘要】针对地对空红外空中目标识别任务中数据量严重不足的问题,提出一种基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法。该方法将关系网络模型、多尺度特征融合方法及元学习训练策略相结合,首先构造多尺度特征提取模块提取输入图像的特征向量,然后将支撑样本和预测样本的特征向量输入到关系模块中,根据关系值得到预测样本的类别标签。mini-ImageNet数据集上的实验结果表明:所提模型的分类精度显著高于其他经典的小样本学习模型。Infra-aircraft dataset上的实验结果表明:所提方法在仅有个位数样本的情况下,可完成多种机型的地对空红外图像分类任务。

【年份】2021

【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所;中国科学院大学;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室;

【期号】08

【页码】87-96

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