基于生成对抗网络的小样本声呐图像分类识别优化方法

摘要

本发明涉及一种基于生成对抗网络的小样本声呐图像分类识别优化方法，利用真实声呐图像样本通过生成对抗网络进行数据合成，合成数据作为真实训练样本的扩充数据用于深层卷积神经网络训练，完成对水下目标声呐图像更加准确的分类与识别。使用合成图像数据对原有小样本情况下的数据集互补增强后进行网络训练，能够避免深层卷积神经网络过拟合问题，获得86.85％的识别准确率，识别精度有明显提升，有效解决了水下目标识别研究中声呐图像样本不足的问题，具有广泛的应用前景，可进一步应用于实测水下目标声呐图像的分类识别。