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本发明一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法，其过程包括验证集扩充、多IOU阈值F1计算、多IOU阈值mAP计算、FLOPs计算、评测指标集成计算。评测方法主体为验证集扩充方法及基于集成策略的模型评测方法，通过图像融合与检验机制对验证集进行扩充，解决面向RD时频数据短缺问题，可以在不引入明显噪声信息、不泄露目标标签信息、不改变数据分布情况下得到更大规模的验证集，使得验证集更好地表征整体数据的特征，更好地评测模型的泛化性能；用多IOU阈值的F1得分、多IOU阈值的mAP、FLOPs的加权
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113762359 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110950679.0
(22)申请日 2021.08.18
(71)申请人 北京临近空间飞行器系统工程研究
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