[发明专利]基于小样本机器学习与超参数优化的水下目标检测方法有效
| 申请号： | 202110442031.2 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113239980B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李新宇;孙晨;文龙;万宇森 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学;中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 张毅 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小样本机器学习与超参数优化的水下目标检测方法，包括：构建基于Cascade‑RCNN的小样本目标检测模型；预训练数据集；利用预训练数据集对小样本目标检测模型进行预训练，获得小样本目标检测模型的预训练权重θ′；构建待检测的目标数据集；将目标数据集划分为有标记的支持集和无标记的查询集；对目标数据集进行预处理；对小样本目标检测模型进行微调，得到最终训练完成的小样本目标检测模型；采用基于TPE的贝叶斯优化模型对训练完成的小样本目标检测模型进行超参数优化，得到优化后的小样本目标检测模型；输入预处理后的查询集至优化后的目标检测模型，得到目标检测结果。本发明实现了不依赖于大样本、可以自动调节超参数的目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 机器 学习 参数 优化 水下 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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