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基于深度学习的海战场图像目标识别

作者:单连平; 窦强 江苏自动化研究所; 江苏连云港222061; 海军驻七一六所军事代表室; 江苏连云港222061

摘要:近年来,卷积神经网络在图像分类、图像检索和物体检测等领域的表现越来越出色,针对深度学习在海战场图像目标识别中应用的研究越来越丰富。首先归纳了图像目标识别系统中常用深度学习技术的理论和发展历程,然后对比分析了传统识别技术与深度学习技术、基于区域建议的R-CNN系列模型与基于回归的YOLO模型的优势和缺陷,梳理了深度学习技术在海战场图像目标识别中的应用现状,最后展望了未来海战场图像目标识别技术的可能发展方向。

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指挥控制与仿真

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国际刊号:1673-3819

国内刊号:32-1759/TJ

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