一种基于因果解耦表征学习的偏差SAR目标识别方法

本申请涉及一种基于因果解耦表征学习的偏差SAR目标识别方法。所述方法包括：对输入SAR图像进行特征提取、可学习二值掩码解缠、反事实特征生成、批加权平均标签生成和目标分类得到分类结果，该方法通过对所提高维特征的可学习二值掩码解缠实现混合特征的因果分离，通过反事实特征和批加权平均标签的引导，进一步纯化因果解缠效果，使得模型更多关注混合特征中的因果部分。本方法能够实现SAR目标在偏差条件下的因果特征解耦表征和稳定分类，可为偏差条件下的雷达目标识别技术突破提供思路支撑。