一种小样本水下声呐图像分类方法及其模型搭建方法

专利主权项内容

1.一种小样本水下声呐图像分类模型搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，收集水下待检测目标的基础声呐图像数据，并预处理获得水下图像数据集Dataset；步骤2，建立图像特征提取网络模型以及基于迁移学习的基础图像分类模型；其中，利用预训练的VGG19模型进行迁移学习模型训练，得到基础图像分类模型；步骤3，基于基础图像分类模型，通过基于孪生网络的增强训练策略，对图像分类模型进行一次增强，并训练得到一阶增强的图像分类网络模型；步骤4，通过构建的三重网络训练策略，对一阶增强的图像分类网络模型进行二次增强，训练得到最终图像分类模型；所述三重网络训练策略使用多批三元组进行训练，每个三元组由三个图像组成，即一个输入锚图像、来自与锚图像的类别相同的类别的正图像以及来自与锚图像的类别不同的类别的负图像。