【摘 要】
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水雷检测对于国防安全具有重要意义,然而,由于水下目标声呐成像实验代价较大,通常难以获得足够的水雷声呐图像样本,因此导致难以应用深度神经网络提高水雷等目标的检测精度。针对这一问题,提出样本仿真结合迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测与识别方法。首先,根据侧扫声呐成像机理,建立水雷目标的仿真模型,进而仿真得到大量水雷目标样本;然后,采用大型广源域数据集ImageNet对深度卷积神经网络进行预训练,再用真
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41876097),江苏省重点研发计划项目(BE2019036).
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水雷检测对于国防安全具有重要意义,然而,由于水下目标声呐成像实验代价较大,通常难以获得足够的水雷声呐图像样本,因此导致难以应用深度神经网络提高水雷等目标的检测精度。针对这一问题,提出样本仿真结合迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测与识别方法。首先,根据侧扫声呐成像机理,建立水雷目标的仿真模型,进而仿真得到大量水雷目标样本;然后,采用大型广源域数据集ImageNet对深度卷积神经网络进行预训练,再用真实水雷样本和仿真水雷样本对深度卷积神经网络进行微调以适应水雷目标;最后,将微调后的深度卷积神经网络作为目
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