基于深度卷积神经网络迁移学习的有限标签数据SAR目标分类方法和系统

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络迁移学习的有限标签数据SAR目标分类方法和系统，属于合成孔径雷达识别技术领域。该方法包括：利用堆叠卷积自动编码器，构建源域模型；对未标记的不同区域的SAR场景图像进行处理，得到源域数据集；利用所述源域数据集，对所述源域模型进行无监督训练；利用无监督训练后的源域模型，构建目标域模型；利用扩充后的带有标记的目标域数据集，对目标域模型进行迁移学习，以对目标域模型进行微调；采用微调后的目标域模型，进行SAR目标分类识别。本发明解决了SAR目标数据集规模较小的问题，提高SAR目标分类的准确率和鲁棒性。