摘 要：深度可分離卷積（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｓｅｐａｒａｂｌｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＳＣ） 的應(yīng)用使得深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型輕量化。在此基礎(chǔ)上，提出了嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 合成孔徑雷達(dá)（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，ＳＡＲ） 目標(biāo)識別方法。通過將ＤＳＣ 與注意力機(jī)制結(jié)合，提高網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)重要特征的學(xué)習(xí)能力；將多個ＤＳＣ 進(jìn)行疊加和并聯(lián)，設(shè)計多尺度網(wǎng)絡(luò)模塊，增強(qiáng)不同深度網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力；通過殘差連接緩解深層網(wǎng)絡(luò)的梯度彌散和梯度爆炸問題。使用公開數(shù)據(jù)集實驗表明，所提方法在網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量較小的情況下，獲得９９． ０％ 的平均識別率，具有較強(qiáng)的識別優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)；目標(biāo)識別；深度可分離卷積；注意力機(jī)制

中圖分類號：ＴＮ９５７ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）０５－１０８３－０８

０ 引言

合成孔徑雷達(dá)（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，ＳＡＲ）能夠發(fā)射微波信號，通過相干機(jī)制完成既定成像任務(wù)，其不受雨、雪、霧、霾等復(fù)雜天氣影響，具有全天時、全天候的成像優(yōu)勢，在軍事、農(nóng)業(yè)、環(huán)境、氣候等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是一種重要的探測手段［１－３］；其中ＳＡＲ 圖像自動目標(biāo)識別（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔａｒｇｅｔ Ｒｅｃｏｇ-ｎｉｔｉｏｎ，ＡＴＲ）作為關(guān)鍵技術(shù)之一，自２０ 世紀(jì)以來持續(xù)得到重點關(guān)注和研究［４］。

ＡＴＲ 主要目的是確定目標(biāo)類別，最初主要采用“特征提?。诸惼髟O(shè)計”的模型識別框架。特征提取包括如散射點分布特征、投影變換特征和紋理特征等［５－６］；分類器設(shè)計包括支持向量機(jī)、稀疏表示分類等［７－８］。隨著深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，鑒于其強(qiáng)大的自動特征提取與分類性能，顯著提升了ＡＴＲ 技術(shù)的性能［９－１０］，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）更是在ＡＴＲ 領(lǐng)域成為研究熱點。文獻(xiàn)［１１］使用卷積層代替全連接層，并擴(kuò)充數(shù)據(jù)集獲得了９９％ 的識別率。文獻(xiàn)［１２］利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)增數(shù)據(jù)集，通過零相位成分分析預(yù)先提出目標(biāo)特征，將該特征集再送入卷積網(wǎng)絡(luò)中，整體識別率達(dá)到９８． ４７％ 。從上述文獻(xiàn)可以看出，由于深度學(xué)習(xí)模型是依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，其性能好壞較為依賴數(shù)據(jù)規(guī)模，因此往往會在原有數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)增，從而保證網(wǎng)絡(luò)能夠充分得到學(xué)習(xí)訓(xùn)練。有文獻(xiàn)在不擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本前提下，通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)或遷移學(xué)習(xí)等方法，依然能夠取得較高的識別率［１３－１４］。文獻(xiàn)［１３］使用改進(jìn)的自編碼器網(wǎng)絡(luò)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，再將參數(shù)移植到全ＣＮＮ 中進(jìn)行訓(xùn)練，在不擴(kuò)充訓(xùn)練樣本情況下，平均準(zhǔn)確率為９８． １４％ 。文獻(xiàn)［１４］針對ＳＡＲ 圖像特點設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用Ｌ２范數(shù)作為代價函數(shù)以及使用Ｄｒｏｐｏｕｔ 提高泛化性，在原有數(shù)據(jù)集樣本中實現(xiàn)了９８． １０％ 的識別率。

隨著ＣＮＮ 向更深、更寬發(fā)展，同時帶來的梯度彌散和梯度爆炸問題阻礙了模型訓(xùn)練效果，２０１６ 年Ｈｅ 等［１５］提出的深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋｓ，ＲｅｓＮｅｔｓ）有效地緩解了該問題，ＳＡＲ 圖像識別領(lǐng)域借鑒該模型也提出了許多優(yōu)秀的識別方法［１６－１８］。然而隨著卷積層數(shù)量的進(jìn)一步增加，參數(shù)量、計算量也隨之增加，使得模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練效率大大降低，對運行硬件的要求也大幅提高。因此輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被設(shè)計出來，其中深度可分離卷積（ＤｅｐｔｈｗｉｓｅＳｅｐａｒａｂｌｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＳＣ）［１９］是較為流行的一種輕量化網(wǎng)絡(luò)，其本質(zhì)是將冗余信息進(jìn)行更少的稀疏化表達(dá)［２０］，很大程度上提升了模型的推理速度。

綜上，為了實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輕量化以及增加網(wǎng)絡(luò)深度的同時保持良好的特征提取能力，提出了嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 識別方法。首先將不同數(shù)量的ＤＳＣ進(jìn)行疊加產(chǎn)生多個支路，形成多尺度效應(yīng)，用來增強(qiáng)淺層網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力；然后在每條支路上加入注意力機(jī)制模塊，提高網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)重要特征的學(xué)習(xí)能力；最后通過殘差連接各個支路和輸入組成新的網(wǎng)絡(luò)模塊。利用該網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計了２０ 層網(wǎng)絡(luò)模型，實驗使用Ｍｏｖｉｎｇ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ Ｔａｒｇｅｔ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＭＳＴＡＲ）數(shù)據(jù)集，在不增強(qiáng)數(shù)據(jù)情況下，對１０ 類目標(biāo)型號識別率達(dá)到９９． ０％ ，相比于近年識別方法有著較強(qiáng)的優(yōu)勢。

１ 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制最早應(yīng)用于圖像領(lǐng)域，通常解釋為模仿人類在觀察整體環(huán)境時，專注于自己感興趣的事物而忽視其他無關(guān)事物的特征，因此在網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機(jī)制，理論上能夠增強(qiáng)識別目標(biāo)特征的權(quán)重，即對圖像中關(guān)鍵信息提高關(guān)注度，濾除無關(guān)或不重要的信息，從而提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率。

在眾多注意力機(jī)制模型中，Ｓｕｑｅｅｚｅ-ａｎｄ-Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ（ＳＥ）注意力機(jī)制［２１］自２０１７ 年被提出后經(jīng)常運用在圖像分類、檢測、分割等領(lǐng)域。ＳＥ 模塊由壓縮部分（Ｓｑｕｅｅｚｅ ）和激勵部分（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）組成，如圖１ 所示，其目的是通過一個權(quán)重矩陣，從通道域角度賦予圖像不同位置不同的權(quán)重，得到更重要的特征信息。壓縮部分將特征圖通過全局平均池化的方式，生成一個１ ×１ ×Ｃ 的向量，如式（１）所示，使每個通道都用一個數(shù)值表示，實現(xiàn)對特征圖Ｕ 全局低維壓縮，每個通道的值相當(dāng)于獲得之前一個Ｈ×Ｗ 全局感受野。

激勵部分則通過２ 層全連接層完成，如式（２）所示。通過全連接層的Ｗ１ 、Ｗ２ 對向量ｚ 進(jìn)行處理，得到通道權(quán)重值ｓ，其中不同數(shù)值表示對應(yīng)通道的權(quán)重信息，賦予通道不同權(quán)重。

ｓ ＝ Ｆｅｘ（ｚ，Ｗ） ＝ σ（Ｗ２ δ（Ｗ１ ｚ））， （２）

式中：σ 表示Ｓｉｇｍｏｄ 激活函數(shù)，δ 表示ＲｅＬＵ 激活函數(shù)。

２ 層全連接層之間存在一個超參數(shù)ｒ，向量ｚ 經(jīng)過第一層全連接層后維度由１×１×Ｃ 變?yōu)椋薄粒薄粒?／ ｒ，經(jīng)過第二次全連接層后維度變回１×１×Ｃ，一般默認(rèn)ｒ ＝ １６。

將權(quán)重向量ｓ 對特征圖Ｕ 進(jìn)行權(quán)重賦值，即將向量ｓ 與特征圖Ｕ 對應(yīng)通道相乘，得到壓縮激勵后的特征圖Ｘ ～ ：

Ｘ～ ＝ Ｆｓｃａｌｅ（ｕｃ ，ｓｃ ） ＝ ｓｃ ｕｃ 。（３）

２ ＤＳＣ

ＤＳＣ 的主要思路是將普通卷積操作分解為２ 個過程：深度卷積（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＷ）和點卷積（Ｐｏｉｎｔｗｉｓｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＰＷ），結(jié)構(gòu)如圖２ 所示。其基本原理是首先使用ＤＷ 對每個輸入通道（輸入特征圖的深度）執(zhí)行單個濾波器卷積；然后使用ＰＷ（１×１ 卷積）用來創(chuàng)建逐ＤＷ 層的線性組合。假設(shè)輸入的特征圖通道為Ｎ，ＤＷ 對Ｎ 個通道的特征圖分別使用一個卷積核，且卷積核數(shù)量和特征圖通道數(shù)一致，所以經(jīng)過ＤＷ 得到Ｎ 個通道的特征圖；ＰＷ實際是１×１ 卷積，使用Ｍ 個１×１ 卷積核對ＤＷ 處理后的特征圖進(jìn)行卷積，最終得到Ｍ 個通道的特征圖。ＤＳＣ 對２ 層卷積層都使用了批量正則化（ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ，ＢＮ）和線性整流函數(shù)（ＲｅＬＵ）作為非線性激活函數(shù)。

應(yīng)用ＤＳＣ 最主要的目的在于減少參數(shù)量，從整體上輕量化網(wǎng)絡(luò)模型。以使用３×３ 卷積核為例，對于輸入長、寬和通道數(shù)為Ｈ ×Ｗ ×Ｎ 的特征圖，經(jīng)過３×３ 卷積核的ＤＷ 以及Ｎ 個卷積核的ＰＷ，參數(shù)量為Ｈ×Ｗ×Ｃ×３×３＋Ｈ×Ｗ×Ｃ×Ｎ，而經(jīng)過３×３ 卷積核的標(biāo)準(zhǔn)卷積運算，參數(shù)量為Ｈ×Ｗ×Ｃ×３ ×３ ×Ｎ，二者相比（如式（４）所示），參數(shù)量減少了近１ ／ ９，從而達(dá)到提高訓(xùn)練速度的目的。

３ 嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 識別框架

３． １ 嵌入注意力機(jī)制的深度可分離模塊

本文提出的嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 網(wǎng)絡(luò)，主要將ＤＳＣ 模塊與ＳＥ 模塊結(jié)合在一起，減少參數(shù)量的同時提高重要特征權(quán)重，剔除冗余特征，增強(qiáng)特征提取的有效性；加入殘差連接，相當(dāng)于對該模塊加入一個恒等映射，當(dāng)某一層網(wǎng)絡(luò)對特征提取效果較差時，可通過該連接直接跳過進(jìn)入下一次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，因此添加的新網(wǎng)絡(luò)層至少不會使效果比原來差，可以較為穩(wěn)定地通過加深層數(shù)來提高模型的效果，同時避免出現(xiàn)梯度彌散的問題。為了增強(qiáng)模型對淺層網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，實現(xiàn)多尺度特征提取的同時避免尺寸大的卷積核增加參數(shù)量，利用２ 層ＤＳＣ 的疊加代替５×５ 的卷積核，利用３ 層ＤＳＣ 的疊加代替７×７ 的卷積核，因此將只有１ 個ＤＳＣ 的模塊結(jié)構(gòu)稱為Ｒｅｓ-ＳｅＤＳＣ，有２ 個不同尺度ＤＳＣ 的模塊結(jié)構(gòu)稱為Ｒｅｓ-Ｓｅ２ＤＳＣ，有３ 個不同尺寸ＤＳＣ 的模塊結(jié)構(gòu)稱為Ｒｅｓ-Ｓｅ３ＤＳＣ，如圖３ 所示。

３． ２ 嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 識別框架

本文設(shè)計了２０ 層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如圖４ 所示。使用３×３ 卷積核進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)卷積運算，經(jīng)過ＢＮ、ＲｅＬＵ 后，共使用１７ 個不同尺度的Ｒｅｓ-ＳｅＤＳＣ 模塊，經(jīng)過一層全局平均池化層和一層全連接層，輸出識別類別，因此組成的識別模型稱為Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣｎｅｔ。具體網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)如表１ 所示。

在特征圖尺寸減小一半時，卷積的步長選擇２，相當(dāng)于一次下采樣；在特征圖尺寸不變時，卷積的步長選擇１。隨著特征圖尺寸減小，Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣ 模型使用的尺度也隨之減少，主要是因為在淺層網(wǎng)絡(luò)中特征圖像素還較高，大尺度可充分提取不同深度的特征信息，而在低像素下感受野減小，大尺度提取到的信息效果差，從而降低網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能。同時，網(wǎng)絡(luò)采用負(fù)對數(shù)似然（Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｌｏｇ-Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ，ＮＬＬ）損失函數(shù)以及Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｏｍｅｎｔ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（Ａｄａｍ）梯度下降方法共同優(yōu)化調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其中Ａｄａｍ 的主要優(yōu)點在于在偏置校正后，每次迭代的學(xué)習(xí)率能夠保持在確定的范圍，使得參數(shù)變化比較平穩(wěn)。

４ 實驗結(jié)果及分析

４． １ 實驗數(shù)據(jù)與設(shè)置

ＭＳＴＡＲ 數(shù)據(jù)集是當(dāng)前對ＳＡＲ 圖像識別算法測試和評價最為有效的公開數(shù)據(jù)集之一，其包含１０ 類軍事車輛目標(biāo)：ＢＭＰ-２、ＢＴＲ-７０、Ｔ-７２、Ｔ-６２、ＢＲＤＭ-２、ＢＴＲ-６０、ＺＳＵ-２３４、Ｄ７、ＺＩＬ-１３１、２Ｓ１，表２ 展示了來自１７°和１５°俯仰角每種類型樣本數(shù)量，其中將１７°圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，共２ ７４７ 個樣本，１５°角度圖像數(shù)據(jù)作為測試集，共２ ４２５ 個樣本。在訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)批處理塊大?。ǎ拢幔簦悖瑁螅椋澹┻x?。担叮跏紝W(xué)習(xí)率為０． ００１，迭代１００ 次，共進(jìn)行１０ 次實驗，取平均識別率。

４． ２ 算法特征提取效果

為展示嵌入注意力機(jī)制后對網(wǎng)絡(luò)特征提取的有效性，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)特征可視化操作，為了增加對比，將注意力機(jī)制模塊取出，剩下ＤＳＣ 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，稱為Ｒｅｓ-ＸＤＳＣｎｅｔ，使用同一數(shù)據(jù)集訓(xùn)練至最佳。將圖４中的ＳＡＲ 圖像分別輸入到２ 個網(wǎng)絡(luò)中，為對比明顯，選擇Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣｎｅｔ 與Ｒｅｓ-ＸＤＳＣｎｅｔ 網(wǎng)絡(luò)中ＳＴＡＧＥ０ ～ ＳＴＡＧＥ２ 三個階段的像素較高的特征圖進(jìn)行對比，均取出前１２ 個通道的特征圖，如圖５ 所示?？梢钥闯觯冢樱裕粒牵牛?中，由于都是同樣的卷積運算，得到的各通道特征圖基本上無差別；在ＳＴＡＧＥ１ 和ＳＴＡＧＥ２ 中，Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣｎｅｔ 網(wǎng)絡(luò)的各個特征圖都有待識別目標(biāo)的表達(dá)，說明網(wǎng)絡(luò)對于每個通道都進(jìn)行了有效的學(xué)習(xí)，而Ｒｅｓ-ＸＤＳＣｎｅｔ 網(wǎng)絡(luò)的各個特征圖差異較為明顯，有些特征圖上幾乎沒有待識別目標(biāo)的特征表達(dá)（例如圖５（ｄ）從左至右、從上至下第１、３、４、５、８、１２ 個特征圖）。由此可見，嵌入注意力機(jī)制模塊對于數(shù)據(jù)的特征提取更有效。

４． ３ 算法性能對比與分析

為對比嵌入注意力機(jī)制對學(xué)習(xí)效率的增強(qiáng)作用，使用Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-Ｓｅ３ＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-Ｓｅ２ＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-ＳｅＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-ＸＤＳＣｎｅｔ 以及ＤＳＣｎｅｔ進(jìn)行試驗比對， 其中Ｒｅｓ-Ｓｅ３ＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-Ｓｅ２ＤＳＣｎｅｔ、Ｒｅｓ-ＳｅＤＳＣｎｅｔ 分別代表僅使用Ｒｅｓ-Ｓｅ３ＤＳＣ、Ｒｅｓ-Ｓｅ２ＤＳＣ 和Ｒｅｓ-ＳｅＤＳＣ 模塊組成的網(wǎng)絡(luò)，ＤＳＣｎｅｔ 代表僅使用ＤＳＣ 模塊組成的網(wǎng)絡(luò)。測試誤差、識別率隨著迭代次數(shù)的變化趨勢如圖６ 和圖７ 所示。可以看出，本文方法收斂速度較快，僅經(jīng)過２０ 次迭代后即獲得較高的識別率。

表３ 展示了上述６ 類模型的參數(shù)量和平均識別率?？梢钥闯?，Ｒｅｓ-ＳｅＸＤＳＣｎｅｔ 由于注意力進(jìn)機(jī)制以及多尺度的加持，識別率最高；相比于Ｒｅｓ-ＳｅＤＳ-Ｃｎｅｔ，多尺度應(yīng)用能夠很好地提取目標(biāo)特征，從而強(qiáng)化不同目標(biāo)之間的差異；相比于僅使用Ｒｅｓ-Ｓｅ３ＤＳＣ模塊的網(wǎng)絡(luò)，識別率平均高出０． ８％ ，說明在低像素情況下再使用多種尺度進(jìn)行特征提取效果將變差；相比于Ｒｅｓ-ＸＤＳＣｎｅｔ，在ＳＡＲ 圖像噪點較多的情況下，注意力機(jī)制能夠使網(wǎng)絡(luò)有效關(guān)注到目標(biāo)特征，從而大大提高識別率，而且在加入注意力機(jī)制模塊后參數(shù)量增加不多，說明該網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的優(yōu)勢。

為對比不同算法之間的差異以及分析其原因，表４ 展示了本文方法與文獻(xiàn)［１２］（ＺＣＡ＋ＣＮＮ）、文獻(xiàn)［１３］（ＦＣＮＮ＋ＩＣＡＥ）、文獻(xiàn)［２２］（ＣＮＮ＋ＳＶＭ）、文獻(xiàn)［２３］（ＣＮＮ ＋ＳＲＣ）、ＲｅｓＮｅｔ５０ 方法的對比。可以看出，ＺＣＡ＋ＣＮＮ 在提取了圖像一定特征的前提下再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，可能導(dǎo)致圖像部分信息缺失或使得網(wǎng)絡(luò)對特定特征學(xué)習(xí)并不良好，從而識別率有所下降，同時網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不深、特征學(xué)習(xí)還不夠，ＦＣＮＮ＋ＩＣＡＥ 也是類似問題；ＣＮＮ ＋ ＳＶＭ 中卷積網(wǎng)絡(luò)僅有３ 層，對目標(biāo)訓(xùn)練不充分導(dǎo)致輸出的目標(biāo)特征沒有較強(qiáng)的差異性，輸入到ＳＶＭ 中識別率也不佳；ＬｅＮｅｔ-５＋ＣＲＣ 則是將網(wǎng)絡(luò)特征輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，利用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法對樣本數(shù)量不敏感的特點，但由于ＬｅＮｅｔ５ 淺層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不充分的原因，其訓(xùn)練得到的特征在可分性上也有所不足。另外本文與ＲｅｓＮｅｔ５０ 網(wǎng)絡(luò)在識別率上基本一樣，但由于參數(shù)量遠(yuǎn)小于ＲｅｓＮｅｔ５０ 網(wǎng)絡(luò)，因此具有較強(qiáng)性能優(yōu)勢。

為進(jìn)一步對比上述方法的泛化能力，換成俯仰角為３０°、４５°的測試集，識別率如表５ 所示?？梢钥闯?，隨著俯仰角的增大，識別率均降低，但本文方法依然保持較高的識別性能，說明該深度網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的泛化能力。

５ 結(jié)束語

提出了嵌入注意力機(jī)制的ＤＳＣ 網(wǎng)絡(luò)的ＳＡＲ 目標(biāo)識別方法。該模型主要在ＤＳＣ 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上構(gòu)建輕量化、有效的識別網(wǎng)絡(luò)，通過設(shè)計多尺度模塊，用小卷積核代替大卷積核，提取到不同深度的特征信息并縮減了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；利用注意力機(jī)制提高了對目標(biāo)特征的權(quán)重。采用淺層網(wǎng)絡(luò)用大尺度、深層網(wǎng)絡(luò)用小尺度的方法設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型。在不擴(kuò)充樣板數(shù)量的情況下，依然保持較高的識別率以及較強(qiáng)的泛化能力，可為其他ＳＡＲ 目標(biāo)識別和檢測提供輕量化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。

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作者簡介

盧小華 女，（１９８１—），碩士，講師。主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

李愛軍 女，（１９６４—），博士，教授。主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

基金項目：山西省教育廳教學(xué)改革創(chuàng)新項目（Ｊ２０２１８６５）