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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种基于虚实数据混合学习的不均衡海上船舶目标检测方法、系统、介质及产品，涉及海上船舶目标检测识别领域，方法包括构建损失函数；基于类别均衡分布的虚拟域海上船舶目标分类训练数据集以损失函数最小为目的对神经网络模型进行训练，得到目标检测模型；获取待分类的海上图像；将待分类的海上图像输入至目标检测模型中，得到待分类的海上图像的检测结果，本发明克服海上数据类别不均衡分布条件下引入虚拟均衡数据进行虚实数据混合学习时，目标检测模型在学习过程中，图像全局特征与目标实例特征均存在的域偏移问题，以及在不同域间类别分布不一致导致的特征对齐难问题，为海上智能船舶的鲁棒视觉感知提供基础。
主权项：1.一种基于虚实数据混合学习的不均衡海上船舶目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取类别不均衡分布的现实域海上船舶目标分类训练数据集和类别均衡分布的虚拟域海上船舶目标分类训练数据集；基于类别均衡分布的虚拟域海上船舶目标分类训练数据集和类别不均衡分布的现实域海上船舶目标分类训练数据集构建损失函数；基于类别均衡分布的虚拟域海上船舶目标分类训练数据集以损失函数最小为目的对神经网络模型进行训练，得到目标检测模型；所述目标检测模型用于对海上照片进行分类；获取待分类的海上图像；将待分类的海上图像输入至目标检测模型中，得到待分类的海上图像的检测结果；所述检测结果包括海上图像中目标物体的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于虚实数据混合学习的不均衡海上船舶目标检测方法、系统、介质及产品
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