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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
- 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
- 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。