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一种基于深度学习的检测模型训练方法和装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-335-2792-8273
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06K9/00;G06K9/62;G01S13/90类
授权状态: 已授权
档案内容: 本申请提供了一种基于深度学习的检测模型训练方法和装置,其中,该方法包括:利用目标车载SAR图像的灰度分割阈值T确定目标车载SAR图像对应的第一二值图像,以通过卷积神经网络对目标车载SAR图像进行特征提取得到的M维特征图像的尺寸为标准,对第一二值图像的尺寸进行调整,以得到第二二值图像,然后根据M维特征图像和第二二值图像,完成对检测模型的训练。通过上述方法对训练模型进行训练后,使用完成训练的检测模型在对车载SAR图像进行检测时,有利于提高检测效果,从而有利于使得检测结果更加准确。
附件下载:  (原始资料备查)

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