一种基于类意识领域自适应的水下声纳图像无监督分类方法

摘要

本发明提供一种基于类意识领域自适应的水下声纳图像无监督分类方法，包括：(1)利用生成对抗网络构建生成数据集；(2)提出基于对抗自编码器的改进方法构建领域自适应的源域；(3)提出基于对抗学习方法构建领域自适应的目标域；(4)训练目标域，在均衡和非均衡两种原生数据集上完成水下声纳图像无监督分类。本发明提出使用CGAN和DCGAN两种GANs来生成图像以构建水下声纳图像生成数据集，并根据标签缺失的情况，将无监督领域自适应方法引入到水下声纳图像的无监督分类中。同时构建均衡和非均衡两种水下声纳图像原生数据集上以验证本发明所提方法的适应性。