一、前言 此示例演示如何创建和训练一个简单的卷积神经网络，以使用深度学习对 SAR 目标进行分类。 深度学习是一种强大的技术，可用于训练健壮的分类器。它已经在从图像分析到自然语言处理的不同领域显示出其有效性。这些发展对SAR数据分析和SAR技术具有巨大的潜力，正在慢慢实现。SAR相关算法的一项主要任务一直是目标检测和分类，称为自动目标识别（ATR）。在这里，我们使用一个简单的卷积神经网络来使用深度学习工具箱对SAR目标进行训练和分类。 深度学习工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。 此示例演示如何： • 下载数据集。 • 加载和分析图像数据。 • 数据的拆分和扩充。 • 定义网络体系结构。 • 训练网络。 • 预测新数据的标签并计算分类精度。 为了说明此工作流程，我们将使用空军研究实验室发布的移动和静止目标获取和识别 （MSTAR） 混合目标数据集 [1]。我们的目标是开发一个模型，根据SAR图像对地面目标进行分类。 二、下载数据集 此示例使用的 MSTAR 目标数据集包含来自 8688 个地面车辆的 7 个 SAR 图像和一个校准目标。

1.领域：matlab，pointNet的三维点云目标分类识别算法 2.内容：【含操作视频】基于pointNet的三维点云目标分类识别matlab仿真,输出混淆矩阵验证识别率 3.用处：用于pointNet的三维点云目标分类识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

人工智能基于深度学习论文大合集比如：基础目标分类论文、目标检测论文、表情识别论文等等.zip 简单列举如下： 3D面部重建论文 人脸识别论文 保罗艾克曼论文 关键点检测论文 分布式计算论文 卷积神经网络论文 图像分割论文 图像处理论文 面部表情识别论文 情绪分析论文 机器学习论文 目标检测论文 网络优化 肿瘤检测 人工智能基于深度学习论文大合集比如：基础目标分类论文、目标检测论文、表情识别论文等等.zip 简单列举如下： 3D面部重建论文 人脸识别论文 保罗艾克曼论文 关键点检测论文 分布式计算论文 卷积神经网络论文 图像分割论文 图像处理论文 面部表情识别论文 情绪分析论文 机器学习论文 目标检测论文 网络优化 肿瘤检测

航拍图像往往具有场景复杂、数据维度大的特点，对于该类图像的自动分类一直是研究的热点。针对航拍原始数据特征维度过高和数据线性不可分的问题，在字典学习和稀疏表示的基础上提出了一种结合核字典学习和线性鉴别分析的目标识别方法。首先学习核字典并通过核字典获取目标样本的稀疏表示，挖掘数据的内部结构；其次采用线性鉴别分析，加强稀疏表示的可分性；最后利用支持向量机对目标进行分类。实验结果表明，与传统基于子空间特征提取的算法和基于字典学习的算法相比，基于核字典学习与鉴别分析的算法分类性能优越。

我博客里面的论文都在这里面，对应下载找到就行，论文是一定要看的，里面有实验具体细节。

嵌入式高光谱数据库的开发及目标分类应

Matlab关于多目标分类的算法实现有代码及详细注释-CSLDA.m 按照文献“类依赖的线性判别分析”给出的CSLDA算法思路，我编写出相应代码，然后用UCI实验室测试数据测试，效果不太好，那点错了吗？该如何修正？望高手指教。附文献、代码和测试数据。如果不想浪费m币，请留下邮箱。 UCI.DAT 测试数据 CSLDA.m 代码 类依赖的线性判别分析.rar 文献

基于卷积神经网络的水声目标分类技术.pdf

基于深度学习遥感目标分类研究.pdf

里面有添加一些注解