半监督小样本SAR图像识别系统及方法

本发明公开了一种半监督小样本SAR图像识别系统，结合一致性正则和基于伪标签的交叉熵最小化方法，通过对比高置信度无标签样本强弱数据增强的分类预测及特征向量，从多方面估计模型损失，减弱模型对伪标签误差的敏感度，减缓误差累积问题。此外本发明通过设计结合有标签和无标签数据的距离度量损失，促使模型朝类内相聚，类间分散的方向优化。在距离度量方法中，通过实时存储全局特征向量方法，既获取到更精确的类别原型，又不增加训练计算量。本发明设计的无监督算法，充分挖掘了无标签样本的信息，大大提高了小样本场景下SAR图像识别的精度，缓解了由样本不足引起的SAR图像识别困难问题。