【摘 要】
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目前舰船识别技术相对落后,大部分识别算法还是基于传统的机器学习理论。舰船识别受舰船背景、光照、遮挡等因素的影响较大,识别正确率较低,无法满足现实需求;随着深度卷积神
【基金项目】
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海军装备部“十二五”规划资助项目(435515908)
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目前舰船识别技术相对落后,大部分识别算法还是基于传统的机器学习理论。舰船识别受舰船背景、光照、遮挡等因素的影响较大,识别正确率较低,无法满足现实需求;随着深度卷积神经网络识别率正确率的不断提高,一些复杂的分类任务都得到了较好的解决。本文将深度卷积神经网络AlexNet迁移到舰船识别中,对原网络顶层进行改进,微调底层特征,采用数据扩充技术构建的舰船数据集训练调试模型,得到了有效的舰船识别模型,识别正确率达到91.08%。
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