小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统

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正文
推荐专利
小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统
申请号:CN202411739361
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119831849B
公开日期:2026-01-02
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统,包括:步骤S1:构建数据集;步骤S2:基于Mosaic增强、Mixup增强、随机仿射变换增强和随机斑点噪声增强的数据增强方法,根据训练集特点选择初始的基准数据增强方法;步骤S3:基于初始的基准数据增强方法,联动其他数据增强方法对训练集进行增强处理;步骤S4:利用增强后的训练集对深度学习模型进行训练,利用验证集对训练的深度学习模型进行验证,获得精度最高的深度学习模型;步骤S5:通过测试集对当前精度最高的深度学习模型进行评估;选择能够有效提升目标检测与识别精度的联合在线数据增强方法作为最终的数据增强方法。
技术关键词
深度学习模型 斑点噪声 声呐 训练集 数据 背景噪声干扰 在线 基准 样本 精度 椒盐噪声 图像像素 长宽比 模块 直方图
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