一种基于空间-频率双分支网络的太赫兹ISAR图像目标分类方法

本发明公开了一种基于空间‑频率双分支网络的太赫兹ISAR图像目标分类方法。将待训练的太赫兹ISAR图像先进行数据增强并划分为训练集、验证集、测试集；使用stem模块提取初始特征；将初始特征输入到MSFF网络进行多尺度空间特征和频率特征提取，从而增强模型对目标的局部特征感知能力和全局特征建模能力；将空间特征和频率特征进行拼接输入到分类层进行分类；通过计算损失进行梯度更新；将待预测的太赫兹ISAR图像输入到训练好的神经网络，输出分类结果。