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SAR-BagNet模型是一种应用于合成孔径雷达(SAR)图像识别的可解释深度学习模型。为了使SAR-BagNet模型在具有可解释性的同时具有较高的识别精度,以SAR-BagNet模型为基础,在模型框架中加入了空间注意力和坐标注意力机制,并在MSTAR实测数据集上进行了实验。实验结果表明,空间注意力和坐标注意力机制增强了SAR-BagNet模型的全局信息获取能力,能够在不降低其可解释性的基础上,有效提高模型的识别精度和决策合理性。 相似文献