【摘 要】
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利用声呐图像对水下目标进行识别成为了发展近海国防和实现海洋资源探测的一种重要手段。本文研究了基于深度学习和迁移学习的小样本声呐图像分类工作,利用预训练的LeNet、AlexNet和ResNet网络对原始的五类声呐图像进行分类识别,其中训练AlexNet过程中使用了Leaky ReLU作为激活函数,最终LeNet、AlexNet模型的验证准确率得到了较大提升,ResNet模型的识别稳定性得到了提升。
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利用声呐图像对水下目标进行识别成为了发展近海国防和实现海洋资源探测的一种重要手段。本文研究了基于深度学习和迁移学习的小样本声呐图像分类工作,利用预训练的LeNet、AlexNet和ResNet网络对原始的五类声呐图像进行分类识别,其中训练AlexNet过程中使用了Leaky ReLU作为激活函数,最终LeNet、AlexNet模型的验证准确率得到了较大提升,ResNet模型的识别稳定性得到了提升。
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