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基于数据增量的卷积神经网络前视声呐图像识别技术.pdf

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本发明公开了基于数据增量的卷积神经网络前视声呐图像识别技术,包括五种不同的水下运动目标,所述五种不同的水下运动目标分别为单柱目标、双柱目标、三柱目标、四柱目标和T型目标,所述卷积神经网络前视声呐图像识别技术如下所示:步骤1、从前视声呐原始目标图像中抽取训练集和测试集;步骤2、居中裁剪目标图像并灰度旋转;步骤3、数据增量;步骤4、输入卷积神经网络进行训练;步骤5、得到已训练的卷积神经网络;步骤6、对测试集进行识别分类;本发明不需要繁琐的特征工程,可以极大的减少人工成本并且泛化能力更强,训练速度更快。