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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測(cè)方法

      一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測(cè)方法

      2021-04-13 | pdf | 6.45 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)復(fù)雜海情下需要對(duì)不同大小及種類(lèi)的船舶進(jìn)行檢測(cè)的問(wèn)題，提岀一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測(cè)方法，該方法主要針對(duì)區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)（R-FCN）進(jìn)行改進(jìn)。首先選取 Resnet50網(wǎng)絡(luò)用于自動(dòng)提取特征，并將Feature Map自動(dòng)提供給改進(jìn)的R-FCN;其次根據(jù)船舶識(shí)別的特性改進(jìn)R-FCN，使得RFCN在船舶檢測(cè)上能夠完全發(fā)揮其性能;最后根據(jù)部分類(lèi)別船舶體積較小識(shí)別率低的問(wèn)題，先采取最大池化層（ Maxpooling）進(jìn)行改進(jìn)，將小目標(biāo)船舶識(shí)別率提高了4.08個(gè)百分點(diǎn)，之后針對(duì) Roialign進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)的R-FCN方法比原始的R-FCN在小目標(biāo)船舶識(shí)別方面表現(xiàn)更優(yōu)，精度共提升了13個(gè)百分點(diǎn)，還與目前主流的目標(biāo)檢測(cè)算法如 Faster-RCNN等進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法識(shí)別精度更高，速率與其他方法基本持平。

      網(wǎng)絡(luò) 檢測(cè) 深度學(xué)習(xí)
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