深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别.pdf0.概述该文主要是基于深度卷积神经网络提出一种SAR自动目标识别方法，用到了一类优化的DNNs网络结构对SAR图像分类训练，训练过程中使用迁移学习的方法，避免结果陷入局部最优解，此外还能加快模型参数的训练。1.研究目标本文使用MSTAR数据集试验，针对美国的运动和静止目标获取及其识别展开研究。2

基于深度卷积网络的SAR图像目标检测识别0.概述本文主要介绍了使用CNN，Fast RCNN和Faster RCNN 等模型对MSTAR SAR公开数据集进行目标识别及目标检测实验的方法，并验证了卷积神经网络在SAR图像识别领域的有效性和高效性。1.研究目标利用RCNN扩展模型Fast RCNN和Faster ECNN进行SAR图像目标检测2.背景与问题背景SAR图像的自动识别技术是科研的难点。相

基于深度卷积网络的SAR图像目标检测识别0.概述本文主要介绍了使用CNN，Fast RCNN和Faster RCNN 等模型对MSTAR SAR公开数据集进行目标识别及目标检测实验的方法，并验证了卷积神经网络在SAR图像识别领域的有效性和高效性。1.研究目标利用RCNN扩展模型Fast RCNN和Faster ECNN进行SAR图像目标检测2.背景与问题背景SAR图像的自动识别技术是科研的难点。相

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序列向前选择、序列向后选择、双向搜索、增加L去R选择算法、序列浮动选择、决策树。：广度优先算法、分支限界算法、定向搜索算法、最优算法。：随机产生序列选择算法、模拟退火算法、遗传算法。...

本文篇幅过于冗长，建议有耐心者食用，代码各模块基本全覆盖，若有错误之处烦请大佬们指正！一、环境：博主用的环境是windows10+anaconda3+pytorch3.7+pycharm三、SSD-Pytorch代码源码链接：SSD-Pytorch二、SSD训练算法代码解读（根据自己的数据集有部分修改）这是我的文件目录data/VOCdevkit存放训练数据data/config.py默认的一些配