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一种利用卷积神经网络进行船舶检测的训练方法及其船舶检测方法

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本申请提供了一种利用卷积神经网络进行船舶检测的训练方法及其船舶检测的方法，所述训练方法包括：将包括船舶信息的SAR图像数据制作成预定义规格的训练图像信息；利用所述训练图像信息训练用于船舶检测的卷积神经网络获得所述卷积神经网络的类间关系及所述训练图像信息中的难例；利用焦点损失函数调整所述卷积神经网络的所述类间关系和所述难例的权重，以达到预设精度；其中，所述卷积神经网络的结构包括：基础处理模块、分类处理模块和回归处理模块；所述基础处理模块，至少包括下采样子模块和上采样子模块。本申请在船舶检测的平均精度超过97％。

著录项

公开/公告号CN109583412A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-05

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院遥感与数字地球研究所;
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申请/专利号CN201811500340.5
发明设计人王超;王原原;张红;董颖博;魏思思;
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申请日2018-12-07
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11225 北京金信知识产权代理有限公司;
代理人喻嵘;郭迎侠
地址 100094 北京市海淀区邓庄南路9号
入库时间 2024-02-19 09:17:57

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20181207

实质审查的生效
2019-04-05

公开

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