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重构迁移学习的红外目标分类
重构迁移学习的红外目标分类
作者:
毛远宏
贺占庄
马钟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积自编码器
卷积神经网络
红外图像
目标分类
迁移学习
摘要:
红外图像目标分类在目标识别等领域有重要的应用价值,目前卷积神经网络在可见光图像分类方面达到了优异的性能.但对于红外图像来说,由于有标记样本数量少和图像成像差异大,直接使用现有的网络模型来处理红外图像无法取得理想效果.该文将可见光图像作为源域,将红外图像作为目标域,在深度网络中使用迁移学习方法来解决此问题.在迁移学习中,目标域网络提取的特征越能体现出本域数据的真实分布,那么在此基础上进行两个域的分布适配就更加有效,迁移后的目标域网络性能和泛化能力越好.该文首先利用大量无监督的红外样本训练了红外图像深度卷积自编码器,增强了红外图像域网络的特征表达能力.其次,通过减小源域和目标域的特征分布距离,使得两个图像域特征分布相似,从而将源域中深度网络的学习能力迁移到目标域.经过上述改进,相比于可见光图像预训练微调的方法,分类准确率提升了11.27%.
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迁移学习
基于域相关性与流形约束的多源域迁移学习分类算法
迁移学习
多源域迁移
域相似性
流形假设
基于多分类器组合的红外目标识别方法
红外探测
模式识别
多分类器组合
BP神经网络
决策融合
内容分析
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引文网络
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文献信息
篇名
重构迁移学习的红外目标分类
来源期刊
电子科技大学学报
学科
工学
关键词
卷积自编码器
卷积神经网络
红外图像
目标分类
迁移学习
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
计算机工程与应用
研究方向
页码范围
609-614
页数
6页
分类号
TP391
字数
5201字
语种
中文
DOI
10.12178/1001-0548.2019162
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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贺占庄
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马钟
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研究主题发展历程
节点文献
卷积自编码器
卷积神经网络
红外图像
目标分类
迁移学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
主办单位:
电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0548
CN:
51-1207/T
开本:
大16开
出版地:
成都市成华区建设北路二段四号
邮发代号:
62-34
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
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