基于迁移学习的红外图像分类

摘要：

针对红外目标分类的问题,采用将Inception-v3模型进行迁移并用迭代法对网络结构进行改进的方法,对适用于红外目标分类的神经网络进行了研究.迁移后的模型经过训练能对红外图像的特征进行学习和表达,训练后的卷积神经网络模型能对不同数据格式的红外图像进行分类.实验结果表明,该迁移模型比已有的红外图像分类模型鲁棒性更好,红外图像分类准确率达98％以上,并且能够对不同数据格式的红外目标图像进行分类.

关键词：红外图像分类、迁移学习、卷积神经网络、Inception-v3模型

所属期刊栏目：30

分类号：TN219;TP391.41(光电子技术、激光技术)

资助基金：天津市科委项目14JCTPJC00537

在线出版日期：2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：23-29