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摘要
提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术,能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别,较大减少了人工成本,也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络,并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术的基础模型,并在真实声呐图像数据集上进行了实验验证。针对因为声呐数据集的不丰富而造成的模型目标定位失准的问题,该方法进一步通过迁移预训练参数,优化基础模型提取特征的能力,从而使得该方法在实际定位和识别声呐图像目标时的准确率和鲁棒性有了明显提升。
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