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基于深度神经网络的迷彩目标发现仿真学习方法
被引量:
7
1
作者
卓刘
陈晓琪
+2 位作者
谢振平
蒋晓军
毕道鹍
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第7期154-160,共7页
针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测...
针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测量策略,以及图聚类采样算法,批量化地生成了可用于深度神经网络训练和学习的具有代表性的迷彩场景仿真样本;设计了基于深度残差神经网络的迷彩目标发现模型,并引入了多尺度网络训练方法。模拟样本和真实场景图像的实验结果表明,所提方法可有效应用于迷彩目标的自动化识别与评估。
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关键词
成像系统
目标发现
仿真学习
深度神经网络
语义分割
原文传递
题名
基于深度神经网络的迷彩目标发现仿真学习方法
被引量:
7
1
作者
卓刘
陈晓琪
谢振平
蒋晓军
毕道鹍
机构
江南大学数字媒体学院
江苏省媒体设计与软件技术重点实验室
近地面探测与感知技术国防科技重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第7期154-160,共7页
基金
中央高校基本科研业务费(JUSRP41808)
国家自然科学基金(61872166)
文摘
针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测量策略,以及图聚类采样算法,批量化地生成了可用于深度神经网络训练和学习的具有代表性的迷彩场景仿真样本;设计了基于深度残差神经网络的迷彩目标发现模型,并引入了多尺度网络训练方法。模拟样本和真实场景图像的实验结果表明,所提方法可有效应用于迷彩目标的自动化识别与评估。
关键词
成像系统
目标发现
仿真学习
深度神经网络
语义分割
Keywords
imaging systems
object discovery
simulation learning
deep neural network
semantic segmentation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的迷彩目标发现仿真学习方法
卓刘
陈晓琪
谢振平
蒋晓军
毕道鹍
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019
7
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