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摘 要:本发明提供了一种基于小样本机器学习与超参数优化的水下目标检测方法,包括:构建基于Cascade‑RCNN的小样本目标检测模型;预训练数据集;利用预训练数据集对小样本目标检测模型进行预训练,获得小样本目标检测模型的预训练权重θ′;构建待检测的目标数据集;将目标数据集划分为有标记的支持集和无标记的查询集;对目标数据集进行预处理;对小样本目标检测模型进行微调,得到最终训练完成的小样本目标检测模型;采用基于TPE的贝叶斯优化模型对训练完成的小样本目标检测模型进行超参数优化,得到优化后的小样本目标检测模型;输入预处理后的查询集至优化后的目标检测模型,得到目标检测结果。本发明实现了不依赖于大样本、可以自动调节超参数的目标检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110442031.2 | 专利名称: | 基于小样本机器学习与超参数优化的水下目标检测方法 |
申请日: | 2021-04-23 | 申请/专利权人 | 华中科技大学,中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 检测 水下目标检测搜索 |
公开/公告日: | 2021-08-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113239980A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |