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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)的船舶檢測方法

      一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測方法

      2021-04-13 | pdf | 6.45 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對復(fù)雜海情下需要對不同大小及種類的船舶進行檢測的問題，提岀一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測方法，該方法主要針對區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)（R-FCN）進行改進。首先選取 Resnet50網(wǎng)絡(luò)用于自動提取特征，并將Feature Map自動提供給改進的R-FCN;其次根據(jù)船舶識別的特性改進R-FCN，使得RFCN在船舶檢測上能夠完全發(fā)揮其性能;最后根據(jù)部分類別船舶體積較小識別率低的問題，先采取最大池化層（ Maxpooling）進行改進，將小目標船舶識別率提高了4.08個百分點，之后針對 Roialign進行改進。改進的R-FCN方法比原始的R-FCN在小目標船舶識別方面表現(xiàn)更優(yōu)，精度共提升了13個百分點，還與目前主流的目標檢測算法如 Faster-RCNN等進行了對比。實驗結(jié)果表明，該方法識別精度更高，速率與其他方法基本持平。

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