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申请/专利权人：中国人民解放军海军大连舰艇学院
摘要：基于DDPM—YOLO的侧扫声呐图像对抗强化生成方法，属于侧扫声纳图像目标识别与扩增和深度学习技术领域。步骤一、对测试集的图像进行数据增强处理，扩增形成第一增强数据集。步骤二、对抗循环训练：利用第一增强数据集训练DDPM和YOLO，得到初始DDPM和初始YOLO。使用训练得到的初始DDPM生成增强图像。增强图像输入到初始YOLO进行检测，设置阈值，筛选出一定图像作为YOLO过滤后的图像集。之后进行数据增强，扩增形成扩散生成数据集。使用扩散生成数据集与第一增强数据集合并，作为第二增强数据集进行下一轮的对抗循环训练。重复迭代，每次迭代通过对抗生成的数据集不断提升模型的检测能力。
主权项：1.基于DDPM—YOLO的侧扫声呐图像对抗强化生成方法，其特征在于，步骤如下：步骤一、采集N张侧扫声呐图像构成原始数据集，原始数据集划分为M张测试集、N-M张训练集；对测试集的图像进行数据增强处理，扩增至M0张图像形成第一增强数据集；M0＞M；所述的数据增强处理包括旋转、镜像反转和添加噪声；步骤二、对抗循环训练：训练结构由一个扩散模型和一个YOLO识别网络来构成，所述的扩散模型采用DDPM扩散生成器进行训练，YOLO识别网络采用YOLOv5网络模型；步骤1、初始训练阶段：利用第一增强数据集训练DDPM扩散生成器和YOLO网络模型，得到初始DDPM扩散生成器和初始YOLO网络模型；步骤2、生成增强图像：使用训练得到的初始DDPM扩散生成器生成M1张的增强图像，以进一步扩展训练数据集；步骤3、筛选过程：将步骤2的M1张增强图像输入到初始YOLO网络模型进行检测，设置阈值，筛选出M2张图像作为YOLO过滤后的图像集；步骤4、再次增强：对这M2张筛选出的图像进行数据增强，扩增至M3张，形成扩散生成数据集；步骤5、循环训练：使用扩散生成数据集与第一增强数据集合并，作为第二增强数据集进行下一轮的对抗循环训练；步骤6、重复步骤1至步骤5，每次迭代通过对抗生成的数据集不断提升模型的检测能力。
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权利要求：
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