基于自动搜索神经网络技术的军事图像分类

• 作者: 周川 陈雷霆 陈雪地
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 关键词: 军事图像分类 神经网络结构搜索 强化学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与探索|Theory & Exploring
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2021.01.003

摘要

近年来神经网络在图像分类上取得了成绩,然而军事图像具有数据量少、图像清晰度不高、军事目标与环境相似度较高等特点,导致传统的人工神经网络在军事图像数据集处理方面表现不佳,因此急需提高神经网络在军事图像分类方面的性能.结合自动搜索神经网络技术,提出了一种基于自动搜索神经网络技术的军事图像分类方法,并采用强化学习算法、参数共享和推进式搜索策略等思想,设计了神经网络结构搜索算法.试验结果表明,该方法在提高军事图像分类性能方面具有有效性和准确性.