基于人在回路的目标数据集均衡完备评价方法研究

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摘要：面向舰船目标识别应用需求，针对深度学习网络模型在实际应用场景下泛化能力不足的问题，设计了一种基于人在回路的目标数据集均衡完备评价方法。构建舰船目标数据集的均衡完备评价指标体系，通过人在回路的方式进行有监督的评估，同时对数据集进行深度学习网络模型训练和测试。根据评价指标统计量和深度学习网络模型的识别准确率，采用灰色关联分析和逼近理想排序法建立数据集评价模型，实现舰船目标数据集的均衡完备性评价。（剩余6658字）

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