一种基于类别中心的异源蒸馏SAR目标识别方法及系统

本发明公开了一种基于类别中心的异源蒸馏SAR目标识别方法及系统，对包含SAR图像和异源数据的数据进行处理；构建基于resnet‑18网络的异源图像识别网络，使用异源图像对异源图像识别网络进行监督训练，监督损失函数为交叉熵损失；基于异源图像识别网络，使用多尺度特征融合及通道注意力机制构建SAR图像识别网络；使用SAR图像对SAR图像识别网络进行类别中心蒸馏，蒸馏损失为MSE损失函数；将测试样本图像输入SAR图像识别网络，得到最终识别的结果。综合了多模态学习、知识蒸馏、注意力机制，显著提升了SAR目标识别的精度与鲁棒性，适用于军事侦察、灾害监测等高价值场景。