公开(公告)号：CN117115447A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311240290.2

申请日：2023-09-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 赵冬冬 ,  王宇行 ,  陈朋 ,  王海霞

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985

Abstract: 一种基于元迁移学习的前视声呐图像分割方法和装置，其方法包括：S1、构建基于元迁移的声呐图像分割模型，模型中的特征提取器为卷积神经网络，在卷积神经网络中采用注意力机制；S2、采用预训练数据集对网络模型参数进行预训练，获取初始化参数；S3、使用预训练模型利用元学习策略训练网络模型，训练中采用自适应因子进行模型收敛；S4、将待分割图像输入训练好的网络模型，获得分割结果。本发明的注意力机制能合并不同维度特征图，提高模型的分割精度；元学习策略能支持小样本声纳图像分割，快速适应和学习小样本的分割任务，并保持较高的分割精准度，解决了声纳图像样本小难获取的难题，在以小样本声纳图像作为数据集上分割精度差的问题。