《表1 实验数据集：面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究》

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《面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究》

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本文选用通用的运动和静止目标获取与识别（MSTAR）实测数据集[16]中3类SAR车辆目标（装甲车:BMP2、BTR70；坦克:T72）对算法进行测试。该数据集是由一系列分辨率为0.3 m×0.3 m且覆盖360°方向的SAR图像组成。使用俯仰角为17°的车辆目标作为训练样本，俯仰角为15°的目标作为测试样本，裁剪每一幅图片中央98×98大小的区域用作本文实验（如图3），并将每类训练样本以随机取样的方式扩充为1 000张，达到提高样本数量，平衡样本规模的目的（如表1）。在此过程中未使用任何姿态修正算法。