[发明专利]一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法在审
| 申请号： | 202110950679.0 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN113762359A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 李磊;王晓天;陈超;纪祖赑;谭佳琳;皮彬睿;张运;赵翔宇 | 申请（专利权）人： | 北京临近空间飞行器系统工程研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 张晓飞 |
| 地址： | 100076 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法，其过程包括验证集扩充、多IOU阈值F1计算、多IOU阈值mAP计算、FLOPs计算、评测指标集成计算。评测方法主体为验证集扩充方法及基于集成策略的模型评测方法，通过图像融合与检验机制对验证集进行扩充，解决面向RD时频数据短缺问题，可以在不引入明显噪声信息、不泄露目标标签信息、不改变数据分布情况下得到更大规模的验证集，使得验证集更好地表征整体数据的特征，更好地评测模型的泛化性能；用多IOU阈值的F1得分、多IOU阈值的mAP、FLOPs的加权得分表示深度学习模型的整体能力，可以更准确地表征模型在单点最优、全局平均最优、时间性能方面的能力，从而为面向RD时频数据的深度学习模型评测提供有力技术支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 rd 频数 深度 学习 模型 评测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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