一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)模型訓(xùn)練方法和裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201910199187.5 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN109871829A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-06-04 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN109871829A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-06-04 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06K9/00;G06K9/62;G01S13/90 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 唐侃;梁小偉;郭鑫;于彬彬 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 北京行易道科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 王文紅 |
| 地址 | 100192 北京市海淀區(qū)永泰中路25號(hào)A座201 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)模型訓(xùn)練方法和裝置，其中，該方法包括：利用目標(biāo)車(chē)載SAR圖像的灰度分割閾值T確定目標(biāo)車(chē)載SAR圖像對(duì)應(yīng)的第一二值圖像，以通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)車(chē)載SAR圖像進(jìn)行特征提取得到的M維特征圖像的尺寸為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)第一二值圖像的尺寸進(jìn)行調(diào)整，以得到第二二值圖像，然后根據(jù)M維特征圖像和第二二值圖像，完成對(duì)檢測(cè)模型的訓(xùn)練。通過(guò)上述方法對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練后，使用完成訓(xùn)練的檢測(cè)模型在對(duì)車(chē)載SAR圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，有利于提高檢測(cè)效果，從而有利于使得檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。 |
