SAR图像量化方法对神经网络目标识别的影响及泛化能力提升研究

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Impact of SAR Image Quantization Method on Target Recognition With Neural Networks

　　本文针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中因量化方法差异导致的深度学习模型泛化能力不足问题，系统研究了QPM、分贝、线性、非线性和自适应量化五种方法对神经网络性能的影响。研究发现自适应量化能有效提升模型泛化能力，而线性量化需结合数据增强才能改善性能。通过预训练和数据增强技术的联合应用，显著提升了ResNet、ConvNeXt等模型在不同量化策略下的分类性能，为优化SAR成像系统设计和构建合理数据集提供了科学依据。

　　

在合成孔径雷达(SAR)目标识别领域，深度学习技术虽在标准测试条件下取得了超过99%的识别率，但其实际应用仍面临严峻挑战。SAR独特的成像机制、背景相关性、成像参数变化以及预处理方法的多样性，导致图像统计特征极易发生改变。其中，数据集偏差——特别是由不同SAR图像量化方法引起的偏差，成为影响模型泛化能力的重要因素。

量化作为SAR图像处理的关键步骤，直接影响着图像的固有特征分布。固定量化级别与自适应量化等不同策略，可能导致模型对特定强度范围内的特征过度敏感，而忽略其他范围内的有效信息。当处理采用新量化方法的样本时，模型的识别性能就会显著下降。这种因量化方法差异导致的模型泛化能力不足问题，严重制约着深度学习在SAR图像解译中的实际应用。

为系统研究量化方法对神经网络性能的影响，研究人员选取了ResNet、ConvNeXt、EfficientNet和Swin Transformer等经典神经网络模型进行训练，并采用频率分析、类激活图(CAM)和t-SNE可视化等方法评估结果。研究团队基于SAMPLE和GOTCHA两个重要数据集，分别应用了五种不同的量化方法：四分之一次幂幅度(QPM)、分贝(dB)、线性量化、非线性量化和自适应量化。

关键技术方法包括：1）五种量化算法（QPM增强弱信号识别能力，分贝转换采用对数运算，线性量化均匀离散化数据，非线性量化使用tanh函数保留信息，自适应量化动态调整量化级别）；2）频率分析通过累积类平均频谱差(ADCS)评估类别间光谱差异；3）可解释Transformer(INTR)实现类特定特征可视化；4）使用Grad-CAM和t-SNE技术分析模型注意力机制和特征分布。

量化方法比较

实验结果显示，不同量化方法对模型性能影响显著。自适应量化在增强模型泛化能力方面表现最佳，而线性量化在没有数据增强的情况下泛化性能较差。值得注意的是，使用自适应量化数据集训练的模型，在结合预训练和数据增强技术后，展现出最强的泛化性能。这表明自适应量化能使网络学习到更通用的特征，而非偏向特定数据集的特征。

预训练与数据增强的影响

预训练和数据增强被证明是提升模型性能的关键技术。在没有预训练和数据增强的情况下，ResNet50和ConvNeXt模型都表现出较差的泛化能力。引入预训练后，ConvNeXt的泛化能力得到显著提升，而ResNet50的改善相对有限。当同时使用预训练和数据增强时，大多数模型在不同量化数据集上都表现出高识别精度和优良的泛化性能。

模型注意力可视化分析

Grad-CAM可视化结果清晰地展示了预训练和数据增强对模型注意力机制的影响。在没有这些技术的情况下，模型对同一目标在不同量化数据集上的关注区域存在显著差异，表明模型无法从单一量化方法中学习到不同量化方法的共同特征。而在引入预训练和数据增强后，模型能更准确地识别目标区域，关注区域与实际目标区域高度重合。

特征分布分析

t-SNE降维可视化显示，预训练有助于模型学习更具判别性的特征，而数据增强了模型对多样性的适应能力。特别是在结合预训练和数据增强的情况下，模型实现了更紧凑和区分度更高的类别聚类，表明其具有更好的特征表示和泛化能力。

频率特征分析

ADCS图像分析表明，QPM、分贝、非线性和自适应量化方法在SAR图像光谱相似性方面较高，模型迁移时的性能损失较小。而线性量化方法的ADCS结果与其他方法差异显著，表现出独特的目标特征和较大的数据集偏差，这与其较差的直接迁移性能相一致。

研究结论表明，自适应量化能显著提升深度学习模型在SAR图像目标识别中的泛化能力，而线性量化需依赖数据增强来改善性能。预训练帮助模型捕获更广泛和代表性的特征，减少类内差异；数据增强通过增加训练样本多样性，提高了模型的鲁棒性。两种技术的结合使用能显著优化模型在不同量化数据集上的识别精度和泛化性能。

该研究的重要意义在于为SAR成像系统优化提供了理论指导，帮助设计更符合深度学习模型需求的成像处理流程。同时，研究结果为构建更合理的SAR图像数据集提供了科学依据，推动了深度学习在SAR图像解译中的应用发展。未来研究可着重于优化数据采集、扩展数据集多样性、标准化基准测试以及缩小仿真与现实差距，进一步提升SAR图像目标识别的性能和实际应用价值。