[发明专利]基于深度学习的小样本海底水声图像底质分类方法有效
| 申请号： | 202011084474.0 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112149755B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 罗孝文;秦晓铭;吴自银;尚继宏;李守军;赵荻能;周洁琼 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第二海洋研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的小样本海底水声图像底质分类方法，应用于深度学习领域，从模型参数和数据两方面出发进行优化研究：(1)模型参数优化方面使用迁移学习中的微调技术，将大型数据集作为预训练数据集，从而实现大跨度的任务模型参数迁移；(2)数据增强方面则使用WGAN‑GP模型并结合CBN生成特定底质声纳图像，用于扩充数据集。后续的优化实验肯定了大跨度任务迁移的微调对于CNNs在底质分类的优化，其中ResNet可以达到非常理想的精度，肯定了将深度模型应用在此类任务中的可行性。生成对抗神经网络进行数据增强来从数据角度优化任务表现，结论说明生成对抗神经网络的数据增强可以带来精度提升但同时时间损耗巨大。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 样本 海底 图像 底质 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于自然资源部第二海洋研究所，未经自然资源部第二海洋研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011084474.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
