迁移学习在舰船识别中的应用

邢世宏; 杨晓东; 单玉浩

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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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来源
《舰船科学技术》 |2018年第10期|118-121|共4页
作者
邢世宏; 杨晓东; 单玉浩;
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作者单位

海军潜艇学院;

山东青岛 266000;

海军潜艇学院;

山东青岛 266000;

海军潜艇学院;

山东青岛 266000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
迁移学习; 舰船识别; 卷积神经网络;

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