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申请/专利权人：中国人民解放军海军潜艇学院
摘要：本发明公开了基于对抗实例的SAR图像船舶检测数据增强方法及系统，属于数据增强技术领域，包括：设定扰动范围，获取对抗性摄动，通过优化算法更新对抗性训练算法FGSM的模型参数，生成改进FGSM算法；采集SAR图像船舶检测数据，通过改进FGSM算法进行对抗训练，对数据进行增强；采用随机初始化、正则化、平方损失以及循环学习率对模型进行优化；本发明提高了检测算法的泛化和鲁棒性，同时保持了鲁棒性和准确性之间的良好平衡，降低了灾难性过拟合的风险。
主权项：1.基于对抗实例的SAR图像船舶检测数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：设定扰动范围，获取对抗性摄动，通过优化算法更新对抗性训练算法FGSM的模型参数，生成改进FGSM算法；采集SAR图像船舶检测数据，通过所述改进FGSM算法进行对抗训练，对数据进行增强；采用随机初始化、正则化、平方损失以及循环学习率对模型进行优化；在获取对抗性摄动的过程中，所述对抗性摄动表示为： xadv＝maxminxadv，ε，-ε其中，η为区间[-ε，ε的随机均匀分布，ε为扰动范围，α是步长，fθ是深度学习模型，yi表示模型预测输入，xi表示输入，L表示损失函数，表示对抗性摄动的梯度；在更新模型参数的过程中，所述模型参数表示为： 其中，表示θ的梯度；在对模型参数进行更新的过程中，通过在每次迭代中引入一个强惩罚项，防止过于激进的更新；在进行迭代更新的过程中，t+1次迭代更新过程为：θt+1＝argminθfθ+λRθ，θt其中，Rθ，θt是强正则化项λ表示正则化因子；在对数据进行处理过程中，基于独热编码的标签向量的标准平方损失，对增强后的数据，进行独热编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军潜艇学院 基于对抗实例的SAR图像船舶检测数据增强方法及系统
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