国产精品1024永久观看,大尺度欧美暖暖视频在线观看,亚洲宅男精品一区在线观看,欧美日韩一区二区三区视频,2021中文字幕在线观看

  • <option id="fbvk0"></option>
    1. <rt id="fbvk0"><tr id="fbvk0"></tr></rt>
      <center id="fbvk0"><optgroup id="fbvk0"></optgroup></center>
      <center id="fbvk0"></center>

      <li id="fbvk0"><abbr id="fbvk0"><dl id="fbvk0"></dl></abbr></li>

      基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

      文檔序號(hào):40385106發(fā)布日期:2024-12-20 12:07閱讀:來源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法包括:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練過程具體包括:

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述損失函數(shù)包括特征蒸餾損失和分類蒸餾損失;

      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述特征蒸餾損失的表達(dá)式為:

      5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述分類蒸餾損失的表達(dá)式為:

      6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述多值掩碼的生成過程包括:

      7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,所述采用非極大值抑制算法對(duì)多個(gè)所述候選框按所述預(yù)測(cè)類別進(jìn)行篩選,得到海面目標(biāo)的預(yù)測(cè)框,并將與所述預(yù)測(cè)框?qū)?yīng)的海面目標(biāo)的預(yù)測(cè)類別作為所述海面目標(biāo)的類別,包括:

      8.一種基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)包括:

      9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括:存儲(chǔ)器、處理器以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法的步驟。

      10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法的步驟。


      技術(shù)總結(jié)
      本申請(qǐng)公開了一種基于虛實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,該方法包括利用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)海洋場(chǎng)景圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),得到多個(gè)海面目標(biāo)的預(yù)測(cè)類別和多個(gè)候選框;目標(biāo)檢測(cè)模型通過教師模型得到的特征圖對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練得到的,教師模型是訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,學(xué)生模型是通過多值掩碼對(duì)教師模型的特征圖進(jìn)行知識(shí)蒸餾得到的;采用非極大值抑制算法對(duì)多個(gè)候選框按預(yù)測(cè)類別進(jìn)行篩選,得到海面目標(biāo)的預(yù)測(cè)框,并將與預(yù)測(cè)框?qū)?yīng)的海面目標(biāo)的預(yù)測(cè)類別作為所述海面目標(biāo)的類別。本申請(qǐng)可以提高海洋復(fù)雜環(huán)境中目標(biāo)檢測(cè)的速度和準(zhǔn)確率。

      技術(shù)研發(fā)人員:謝少榮,王欣芝,駱祥峰,曾亮
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:上海大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
      當(dāng)前第2頁(yè)1 2 
      網(wǎng)友詢問留言 已有0條留言
      • 還沒有人留言評(píng)論。精彩留言會(huì)獲得點(diǎn)贊!
      1