本发明涉及一种基于深度强化学习的SAR图像目标检测方法，包括以下步骤：S1：设置迭代次数，每次迭代过程中，对训练集中图像依次进行处理；S2：从训练集中输入图像，利用马尔科夫决策过程生成训练样本；S3：随机地选取一定数目的样本，采用梯度下降法对Q‑network进行训练，获取缩小后的观测区域的状态，生成下一个样本，直到满足预先设置的终止条件，该图像的处理过程结束；S4：返回步骤S2，继续从训练集中输入下一图像，直至所有图像处理结束，本次迭代过程结束；S5：继续下一次迭代过程，直至满足设置的迭代次数，Q‑network的网络参数确定；S6：通过已训练好的Q‑network，对测试集中的图像进行目标检测，输出检测结果。本发明在SAR图像目标检测上取得了良好的检测精度。
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来源：北方有色网
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