基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法.pdf

"基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法" 该论文提出了一种基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法，旨在解决水下目标特征提取问题。该方法引入了特征图多维加权层，强化了特征图的空间信息，弥补了进入全连接层时空间特征的丢失。同时，利用深度网络的反向传播完成分类器对特征提取的反馈，以改进特征的效果。 该方法的主要贡献在于： 1. 提出了基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法，该方法可以有效地提取水下目标的特征，并且具有良好的识别精度。 2. 引入了特征图多维加权层，强化了特征图的空间信息，弥补了进入全连接层时空间特征的丢失。 3. 利用深度网络的反向传播完成分类器对特征提取的反馈，以改进特征的效果。 4. 该方法具有模块化结构，无需复杂预处理，实现简单。 该方法的优点在于： 1. 高精度识别：该方法可以达到78.61%的精度，有效提高了目标的识别精度。 2. 模块化结构：该方法具有模块化结构，无需复杂预处理，实现简单。 3. 良好的泛化能力：该方法可以有效地识别水下目标，具有良好的泛化能力。 该方法的缺点在于： 1. 计算复杂度高：该方法需要进行深度网络的训练和优化，计算复杂度高。 2. 需要大量数据：该方法需要大量的数据来训练和优化，否则可能无法达到良好的识别精度。 该方法可以有效地提取水下目标的特征，并且具有良好的识别精度和泛化能力。但是，该方法也存在计算复杂度高和需要大量数据的缺点。 知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：一种类型的深度学习算法，常用于图像识别和目标检测。 2. 特征图（Feature Map）：卷积神经网络中的一种数据结构，用于存储图像的特征信息。 3. 深度学习（Deep Learning）：一种类型的机器学习算法，常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。 4. 机器学习（Machine Learning）：一种类型的人工智能算法，常用于数据分析和预测。 5. 神经网络（Neural Network）：一种类型的人工神经网络，常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。