[发明专利]基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别方法在审
| 申请号： | 202110275720.9 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN113052215A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 郑荣濠;楼冠廷 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别方法。通过实现一种仅依靠样本类别标签对声呐图像目标的定位与识别方法，较大减少了方法的人工成本和在声呐图像领域的泛化能力。针对声呐数据集缺乏造成的训练模型明显的过拟合问题，本发明通过自适应实例正则化(Adaptive InstanceNormalization，AdaIN)风格转换方法将原预训练所用光学数据集转换为了基于形状偏好的光学数据集，使得获取的预训练参数对形状特征更为鲁棒，从而辅助模型在声呐数据集的训练中侧重于提取声呐图像目标特有的形状特征。实验证明该方法不但有助于解决声呐数据集不足造成的模型定位失准的问题，而且进一步提升了模型在声呐图像的自动目标识别任务中的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 可视化 声呐 图像 自动 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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