Skip to content
Publier & Distribuer
Solutions d'édition
Solutions de distribution
Services de bibliothèques
Thèmes
Architecture et design
Arts
Business et économie
Chimie
Chimie industrielle
Droit
Géosciences
Histoire
Informatique
Ingénierie
Intérêt général
Linguistique et sémiotique
Littérature
Mathématiques
Musique
Médecine
Pharmacie
Philosophie
Physique
Sciences bibliothécaires et de l'information, études du livre
Sciences des matériaux
Sciences du vivant
Sciences sociales
Sport et loisirs
Théologie et religion
Études classiques et du Proche-Orient ancient
Études culturelles
Études juives
Publications
Journaux
Livres
Comptes-rendus
Éditeurs
Journal Matcher
Blog
Contact
Chercher
Français
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Panier
Home
Journaux
Cybernetics and Information Technologies
Édition 22 (2022): Edition 3 (Septembre 2022)
Accès libre
One-vs-All Convolutional Neural Networks for Synthetic Aperture Radar Target Recognition
Bileesh Plakkal Babu
Bileesh Plakkal Babu
School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology
Vellore, India
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Babu, Bileesh Plakkal
et
Swathi Jamjala Narayanan
Swathi Jamjala Narayanan
School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology
Vellore, India
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Narayanan, Swathi Jamjala
22 sept. 2022
Cybernetics and Information Technologies
Édition 22 (2022): Edition 3 (Septembre 2022)
À propos de cet article
Article précédent
Article suivant
Résumé
Références
Auteurs
Articles dans cette édition
Aperçu
PDF
Citez
Partagez
Télécharger la couverture
Publié en ligne:
22 sept. 2022
Pages:
179 - 197
Reçu:
13 déc. 2021
Accepté:
02 août 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/cait-2022-0035
Mots clés
Automatic target recognition
,
synthetic aperture radar
,
convolutional neural network
,
deep learning
,
computer vision
© 2022 Bileesh Plakkal Babu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.