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基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术
基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术
摘要：随着舰船目标的增多和复杂性的增加，实现对舰船目标的准确识别成为了重要的任务。本论文提出了一种基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术。我们通过引入改进的残差结构和注意力机制来提高神经网络的性能和识别精度。通过实验验证，我们的方法在舰船目标识别方面取得了优异的效果。
关键词：舰船目标识别，神经网络，残差结构，注意力机制
1.引言
舰船目标识别在海上安全、交通管理、海上救援等领域具有重要的应用价值。传统的舰船目标识别方法主要基于手工设计的特征和分类器，但由于舰船目标的复杂性和变化性，传统方法在处理大规模数据集和复杂场景中存在识别精度低、处理效率低等问题。因此，利用深度学习技术对舰船目标进行自动化识别成为了研究的热点之一。
2.相关工作
近年来，神经网络在目标识别领域取得了巨大的成功。特别是残差结构网络（ResNet）的提出，极大地改善了网络的性能和训练难度。然而，传统的ResNet结构在海上目标识别中存在一些问题，如网络复杂度高、训练过程慢、性能有限等。因此，针对这些问题，本论文提出了一种改进的ResNet结构，以提高舰船目标识别的性能和准确度。
3.方法
3.1改进的残差结构
我们针对ResNet的不足之处，提出了一种改进的残差结构。该结构通过增加卷积层和注意力机制，提高了网络的非线性表达能力和对目标的关注度。具体来说，我们增加了一些卷积层来增加网络的深度和复杂度，以更好地表示目标的特征。同时，我们引入了注意力机制来增强网络对目标的关注度，使网络更加聚焦于目标区域。
3.2神经网络训练
我们使用大规模的舰船数据集来训练我们的神经网络。我们采用了批量梯度下降算法来优化网络参数，并使用交叉熵损失函数来计算网络的损失。为了提高网络的泛化能力和减少过拟合，我们采用了数据增强技术，如翻转、旋转和平移等。
4.实验结果与分析
我们在大规模的舰船数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法。实验结果表明，我们的方法在舰船目标识别方面取得了显著的改进。相比于传统的ResNet结构，我们的改进结构在识别精度和处理效率方面都有较大的提高。此外，我们还通过对比不同网络结构的实验结果，验证了我们改进的残差结构在舰船目标识别中的有效性。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术。通过引入改进的残差结构和注意力机制，我们提高了神经网络的性能和识别精度。实验结果表明，我们的方法在舰船目标识别方面取得了良好的效果。未来，我们将进一步研究改进的神经网络结构和优化算法，以进一步提高舰船目标识别的性能和准确度。
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