[发明专利]一种小样本下复杂环境的目标识别方法在审
| 申请号： | 202010358400.5 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111582345A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 姚远;郑志浩;张学睿;张帆;尚明生 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400714 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种小样本下复杂环境的目标识别方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：1)数据扩充，具体包括：S11：构建并训练GAN；S12：GAN网络训练完成后，将GAN生成的数据集进行筛选，把结果和真实数据集混合形成新的数据集，得到扩充小样本数据集；标注新数据集，并把标注之后的新数据集作为YOLOV3的输入；2)目标识别，具体包括：S21：构建并训练YOLOV3网络；S22：在对YOLOV3网络的坐标、置信度和分类训练完成后，将新数据集输入到YOLOV3网络中，对图片中最终剩下的检测框进行NMS处理，删去多余的框，输出带有检测框的图片。本发明能够解决小样本下复杂环境难清楚识别目标的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 复杂 环境 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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