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公开(公告)号：CN111738081A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010430584.1
申请日：2020-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种难样本重训练的深度神经网络声呐目标检测方法，属于目标检测领域。海底环境干扰较大，导致声呐图片具有典型的信噪比低、成像质量差等特点。本发明的声呐目标检测方法如下：一、通过海上作业获取三维声呐数据并将其解析保存为声呐图像。二、对声呐图像进行标记。三、在声呐图像中选取难样本区域。三、将标记后声呐数据送入模型进行训练，并用训练后进行实时声呐检测。本发明将难样本重训练的技巧运用在声呐目标检测中，提高了样本利用率，可以使用在有限的声呐样本中提取出更多有效信息，从而提高模型检测精度。
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