《表9 与目前已知模型的识别性能对比分析》

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《SAR变体目标识别的卷积神经网络法》

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为验证本文提出模型在不同场景下的分类能力，在SOC1和SOC2两种操作条件下进行了实验结果分析，具体如表9所示。本文提出模型选用的图像输入分辨率大小为88×88像素，不采用数据增强手段时，训练迭代100次；采用数据增强时，训练迭代200次，取最佳结果。从表9可知，本文设计模型在SOC条件下取得了略优于目前已知模型的识别精度，由此说明本文设计的模型结构不仅适用于T72变体目标分类任务，同时也适用于其他分类场景。