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本发明公开一种改进的域自适应Deeplab模型的红外舰船图像语义分割方法及系统，属于视觉语义分割领域；包括：获取可见光舰船图像数据集Xs和相应的标签YS；获取红外舰船图像数据集Xt，并将红外舰船图像数据集Xt划分为训练集Xtrain和测试集Xtest；构建改进的域自适应Deeplab模型；利用可见光舰船图像数据集Xs、标签YS和训练集Xtrain对改进的域自适应Deeplab模型进行语义分割，得到图像语义分割结果。本发明通过修改Deeplab的模型架构以及训练策略的方式来提高红外舰船图像数据集平均交并比，使训练好的深度卷积神经网络模型准确率更高，从而提高网络模型对红外图像中舰船的分类和定位能力。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410905872.6
Filing Date： 2024-07-08
Publication Date： 2024-10-15
Pub. No.： CN118781344A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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