嵌入注意力机制的深度可分离卷积ＳＡＲ 目标识别

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摘 要：深度可分离卷积（Ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ Ｓｅｐａｒａｂｌｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＳＣ） 的应用使得深度学习的网络模型轻量化。在此基础上，提出了嵌入注意力机制的ＤＳＣ 合成孔径雷达（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，ＳＡＲ） 目标识别方法。通过将ＤＳＣ 与注意力机制结合，提高网络对目标重要特征的学习能力；将多个ＤＳＣ 进行叠加和并联，设计多尺度网络模块，增强不同深度网络的特征提取能力；通过残差连接缓解深层网络的梯度弥散和梯度爆炸问题。（剩余9085字）

试读结束

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