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小样本情况基于深度学习的水下目标识别研究
| 题名： | 小样本情况基于深度学习的水下目标识别研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 梁红；金磊磊；杨长生； |
| 关键词： | 水下目标；图像识别；深度学习；小样本；卷积神经网络 |
| 摘要： | 水下自动目标识别一直是具有挑战性的任务.针对海洋环境下目标图像数据获取困难,样本数量不足以训练深层神经网络这一问题,提出小样本情况下基于深度学习的水下图像识别方法.利用提出的改进中值滤波器抑制水下小样本集图像的脉冲噪声;然后,采用ImageNet图像数据集对搭建的深度卷积神经网络模型进行预训练;使用水下降噪图像对经过预训练的神经网络进行参数微调.利用海洋鱼类图像数据集对完成训练的卷积网络性能进行验证,取得85.08%的正确识别率. |
| 期刊名称： | 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） |
| 出版年： | 2019 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 6-10 |
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