[发明专利]基于线性加热和快照集成的迁移学习舰船目标分割方法有效
| 申请号： | 202111427112.1 | 申请日： | 2021-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN114187527B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张修社;韩春雷;亓子龙;任子豪;孙晓龙 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十研究所 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于线性加热和快照集成的迁移学习舰船目标分割方法，)将舰船目标的大小分布均匀的数据集作为源域数据集，将验证分割效果的数据集作为目标域数据集，构建源域的基于全局注意力编解码网络，得到在源域测试集上的分割准确率最高的模型，构建目标域的基于全局注意力编解码网络，得到的最终分割模型，使用最终的分割模型对目标域测试数据集进行测试，得到最终的分割结果。本发明可在目标域上可以实现较少标签下的舰船目标分割，一定程度上解决了目标域标签需求量大的问题，集成了循环余弦退火的每个周期内的最优模型，避免了目标域数据量较少时训练不稳定进而造成负迁移的情况出现，增强了模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 线性 热和 快照 集成 迁移 学习 舰船 目标 分割 方法 | ||
【主权项】：
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