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上传时间: 2021-03-06
详细说明：使用成像自动识别航天器和空间碎片在确保太空安全和太空探索中起着重要作用。 尽管深度学习现在是基于图像的对象分类的最成功解决方案，但它需要大量的训练数据，而这些数据对于大多数实际应用而言是不可用的。 在本文中，我们研究了用于训练和测试图像的不同单一和混合数据增强方法，从而提出了一种基于数据增强的深度学习方法来进行空间目标识别。 通过系统工具包（STK）渲染的400张合成空间目标图像的实验结果表明，我们提出的算法比几种传统方法具有更高的精度。
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