卷积神经网络识别侧扫声呐影像的研究

摘要

卷积神经网络是当前应用最广泛的图像识别算法,利用大量数据对网络进行训练,即可达到快速、高效地对图像进行识别的目的。由于卷积神经网络结构众多,且同一数据在不同网络表现也不尽相同,为了选择适用于分析沉船声呐数据的网络,使用Python搭建LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet系列(ResNet50、ResNet101、ResNet152)、DenseNet系列(DenSeNet121、DenSeNet169、DenSeNet201、DenSeNet264)六种共11个卷积神经网络结构,以侧扫声呐沉船影像为数据集进行实验。结果表明,DenSeNet121是6种网络中最适合用于水下沉船图像识别的网络结构。