【摘 要】
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针对战场军事车辆分类等任务的可供训练样本较少的车型分类任务,在AlexNet网络的基础上引入多尺度分支的思想,设计了多尺度特征提取卷积神经网络。仿照战场军用车辆数据集的
【机 构】
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南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室,32381部队
【基金项目】
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装备预研兵器工业联合基金(6141B012858)
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针对战场军事车辆分类等任务的可供训练样本较少的车型分类任务,在AlexNet网络的基础上引入多尺度分支的思想,设计了多尺度特征提取卷积神经网络。仿照战场军用车辆数据集的特点,构建了复杂背景下多角度、多尺度、类间差异小、类内差异大的10类较细粒度车型分类数据集。所提出的方法在实验平台上达到了每张图片0.003 s的分类识别速度,依据算力计算具有嵌入式实时性应用的可能。结合自适应学习率等方法,在小样本车型分类数据集上实现了最高92%的分类准确率,同等实验条件下分类性能和训练速度均优于主流卷积神经网络AlexN
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