| SAR-LAM:面向小样本SAR目标识别的轻量化适应策略 |
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| 引用本文： | 史松昊,王晓丹.SAR-LAM:面向小样本SAR目标识别的轻量化适应策略[J].空军工程大学学报,2024,25(3):103-111. |
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| 作者姓名： | 史松昊 王晓丹 |
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| 作者单位： | 空军工程大学防空反导学院,西安,710051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61876189,61703426,61806219) |
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| 摘 要： | 针对小样本学习中跨域迁移导致模型性能下降的问题,提出一种面向小样本SAR目标识别的轻量化适应策略(SAR-LAM)。该方法通过知识蒸馏预训练一个具有泛化性能的通用编码器,向其中嵌入一个只在少量目标域样本上进行训练的适应模块,而后将提取的特征映射到一个分辨性更高的空间内,最终以原型网络为基线对查询集样本进行分类。该适应策略以增加少量学习参数为代价,克服了数据分布差异导致模型迁移受限的困难,增强了模型在目标域提取特征的能力,在小样本条件下将SAR目标识别的准确率提升了至少1.93个百分点,较其他方法展现出一定的优越性。
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| 关 键 词： | SAR目标识别 跨域小样本学习 轻量化 |
SAR-LAM: A Lightweight Adaptation Method Being Geared to Few-Shot SAR Target Recognition |
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| SHI Songhao,WANG Xiaodan.SAR-LAM: A Lightweight Adaptation Method Being Geared to Few-Shot SAR Target Recognition[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2024,25(3):103-111. |
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| Authors: | SHI Songhao WANG Xiaodan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SAR target recognition cross-domain few-shot learning lightweight |
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