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申请/专利权人：中国人民解放军海军潜艇学院
摘要：一种水下小目标侧扫声纳图像的自动检测方法，属于水下目标检测技术领域，包括如下步骤：步骤1、制作声图集，并将声图集分为训练集、验证集、测试集；步骤2、选择训练模型，在训练集上训练模型，得到其训练集边界框损失、训练集目标检测损失、训练集总损失和训练权重；步骤3、在验证集上检测模型，得到其精确率、召回率、阈值大于0.5的平均准确度mAP@0.5检测性能参数；步骤4、在测试集上测试模型，得到精确率、召回率、阈值大于0.5的平均准确度mAP@0.5检测性能参数；步骤5、选择模型与数据集的最优组合应用于实际检测任务。本发明针对复杂环境条件下的水下小目标声纳图像自动检测，可有效提高检测精度和召回率。
主权项：1.一种水下小目标侧扫声纳图像的自动检测方法，其特征为，包括如下步骤：步骤1、制作声图集，并将声图集分为训练集、验证集、测试集；步骤2、选择训练模型，在训练集上训练模型，得到其训练集边界框损失Boxloss、训练集目标检测损失Objectloss、训练集总损失Totalloss和训练权重；步骤3、在验证集上检测模型，得到其精确率、召回率、阈值大于0.5的平均准确度mAP@0.5检测性能参数；步骤4、在测试集上测试模型，使用训练后所得的权重文件分别对各自的测试集进行测试，得到其精确率、召回率、阈值大于0.5的平均准确度mAP@0.5检测性能参数；步骤5、根据模型检测性能和目标特点，选择模型与数据集的最优组合应用于实际检测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军潜艇学院 一种水下小目标侧扫声纳图像的自动检测方法
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