一种改进的航母图像型号级细粒度分类方法

庞钢明; 姜慧荣; 王家宝; 李阳; 苗壮

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一种改进的航母图像型号级细粒度分类方法

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当前,航母作为各军事强国的重点侦察对象,航母自动识别可以极大地减轻分析人员的工作量。经典的通用目标识别通常仅判定目标图像是一个航母,而无法识别航母的型号,为此针对航母图像型号级的细粒度分类任务开始出现,但是现有方法对于型号级的分类精度还不够有效。因此,提出了一种改进的航母图像型号级细粒度分类方法。该方法提出了一种新的分类器head,与经典卷积神经网络组成一个端到端学习的网络模型。所提出的分类器head由组合池化、高效降维、标签平滑等模块组成。在公开的航母图像型号级细粒度分类数据集上进行了评测,所提方法较现有方法获得了较好的性能提升。该方法思想简单、易于实现、扩展性强,能够与各种卷积神经网络进行组合,提升细粒度分类精度。

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来源
《计算机应用研究》 |2020年第s02期|407-409|共3页
作者
庞钢明; 姜慧荣; 王家宝; 李阳; 苗壮;
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作者单位

中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院;

南京210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航空母舰;军事技术基础科学;
关键词
航母图像; 细粒度分类; 图像分类; 卷积神经网络;

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