基于集成深度学习的小样本太赫兹图像异物检测方法

作者：杨淑媛; 余亚萍; 冯志玺; 王敏; 刘志; 徐光颖; 王俊骁; 高全伟; 胡滔; 王喆

来源：2019-03-18, 中国, CN201910205485.0.

本发明公开了一种基于集成深度学习的小样本太赫兹图像异物检测方法,主要解决现有方法需要人工设计图像特征,训练过程复杂,且不能对某一类样本数目特别少的小样本赫兹图像进行异物检测的问题。本发明的具体要步骤如下：(1)制作小样本太赫兹图像数据集；(2)扩增图像训练集；(3)搭建集成深度学习网络；(4)训练集成深度学习网络；(5)对图像测试集进行检测。本发明能够自动提取图像特征,训练过程简单,考虑了实际样本中某一类样本数目特别少的小样本情况,能够对小样本太赫兹图像进行异物检测,能提高小样本中数目特别少的一类的检测正确率。

• 出版日期2019-3-18
• 单位西安电子科技大学