基于数据增强和对比学习的雷达一维像小样本模型训练方法

本发明属于人工智能技术领域，具体地涉及一种雷达一维像小样本模型训练方法。该方法包括：S1、数据增强模块对小样本进行多倍扩增并获得多个扩增一维像数据，小样本为多个雷达一维像数据；S2、多源数据融合模块对目标像数据进行数据融合并获得融合数据，目标像数据包含多个雷达一维像数据和多个扩增一维像数据；S3、深度学习网络模型对融合数据进行特征提取并使用对比学习法处理所提取特征，对比学习法用于提高深度学习网络模型对数据内在结构的获取能力。本方法通过数据增强和多源数据融合技术解决了小样本深度学习识别模型构建过程中对数据量的需求，同时让训练数据具备多样性和复杂性，使得模型获取具有良好分类能力和良好的泛化能力。