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基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法
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作者:
金璐
刘士建
王霄
李范鸣
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
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
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描述:
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。