对抗性多任务水下声学目标识别:针对各种影响因素的鲁棒性

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内容提要

本研究提出了一种新方法,通过设计辅助任务来建模水下声学目标识别中的环境影响,从而提升模型的鲁棒性,并在12类目标识别中取得了先进性能。

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关键要点

  • 本研究提出了一种新方法,通过设计辅助任务来建模水下声学目标识别中的环境影响。
  • 该方法旨在提升模型的鲁棒性,以应对环境条件和数据获取配置的多变性。
  • 研究结果显示,该方法在12类目标识别任务上达到了最先进的性能。
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