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由于藏匿物體的大小、形狀和位置未知，且樣本類別不均衡，常用的深度學(xué)習(xí)方法存在誤報(bào)率較高的問題。為此，構(gòu)建一種基于多視圖架構(gòu)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過殘差連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絳對特征進(jìn)行提取，使用基于稠密連接的長短期記憶注意力模型模擬人類多角度觀察，以強(qiáng)化威脅信息表達(dá)，并基于焦點(diǎn)損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)從而構(gòu)成端到端的架構(gòu)。在HD-AIT毫米波人體威脅掃描數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明，相比其他基線模型，該模型的準(zhǔn)確率和召回率分別可達(dá)到0.997、0.999。
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