《表6 conv13+fc2特征分类混淆矩阵》

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《利用高判别低维深度特征的SAR船只分类》

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表6～表9给出了conv13特征和fc2特征直接用KNN分类和用本文方法分类对应的混淆矩阵，conv13+fc2特征直接用于KNN分类，货船的分类正确数量少于fc2特征，油轮的分类正确数量低于conv13特征；conv13+fc2特征进行SLPP降维后用于KNN分类，虽然油轮分类正确数量有小幅增长，但货船和集装箱船的正确数量均有大量下降。由此可见，这两种方法并未能充分利用conv13特征和fc2特征的判别信息。本文方法在未降维时，虽然货船和油轮分类正确的数量有小幅下降，但集装箱船的正确数量却提高到822只，比conv13特征多170只，比fc2特征多151只。本文方法在降维时，货船的正确数量高达994只，集装箱船数量高达839只，为所有方法中的最高数量，说明了本文方法的优越性。相比未降维，3类船只的正确数量均有增加，验证了降维能保留有效的判别信息，提高船只分类的正确率。