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1
+ # 水下目标识别与定位模型库
2
+
3
+ ## 项目概述
4
+ 本仓库包含一系列用于水下目标识别与定位的深度学习模型,包括专为水下声学场景设计的MCL/MEG系列网络,以及迁移自计算机视觉领域的通用识别模型。这些模型基于声纹识别技术,实现对水下目标的分类与定位,可应用于海洋监测、水下安防等领域。
5
+
6
+ ## 模型说明
7
+ ### 1. 专用网络系列(识别+定位)
8
+ | 模型名称 | 描述 | 输入特征 | 功能 |
9
+ |---------|------|---------|------|
10
+ | MCL | 基础网络,无混合专家模型 | GFCC/STFT | 识别+定位 |
11
+ | MEG | 在MCL基础上加入混合专家模型 | GFCC/STFT | 识别+定位 |
12
+ | MEG_BLC | MEG变体,加入负载均衡机制 | GFCC/STFT | 识别+定位 |
13
+ | MEG_MIX | MEG变体,多特征混合输入 | 多种特征融合 | 识别+定位 |
14
+
15
+ ### 2. 通用CV网络(仅识别)
16
+ 迁移自计算机视觉领域的经典模型,适配水下声纹识别任务:
17
+ - DenseNet121
18
+ - MobileNetV2
19
+ - ResNet18
20
+ - ResNet50
21
+ - Swin-Transformer
22
+
23
+ ## 性能指标
24
+ | Network | ACC(%) | MAE-R (km) | MAE-D (m) |
25
+ |---------|--------|------------|-----------|
26
+ | MEG (STFT) | 95.93 | **0.2011** | **20.61** |
27
+ | MCL (STFT) | **96.07** | 0.2565 | 27.68 |
28
+ | MEG(GFCC) | 95.75 | **0.1707** | **19.43** |
29
+ | MCL(GFCC) | **96.10** | 0.3384 | 35.42 |
30
+ | densenet121 | 86.61 | - | - |
31
+ | resnet18 | 84.99 | - | - |
32
+ | mobilenetv2 | 83.60 | - | - |
33
+ | resnet50 | 76.34 | - | - |
34
+ | swin-transformer | 63.08 | - | - |
35
+
36
+ *注:ACC为识别准确率,MAE-R为距离定位平均绝对误差,MAE-D为深度定位平均绝对误差*
37
+
38
+ ## 使用方法
39
+
40
+ ### 1. 模型下载
41
+ 可从Hugging Face Hub 或者 魔搭社区 下载各模型权重文件,通过以下链接获取完整项目代码:
42
+ - Gitee: <mcurl name="UWTRL-MEG" url="https://gitee.com/open-ocean/UWTRL-MEG"></mcurl>
43
+ - GitHub: <mcurl name="UWTRL-MEG" url="https://github.com/Perry44001/UWTRL-MEG"></mcurl>
44
+
45
+ ### 2. 模型使用
46
+ 使用超参数--resume指定权重文件所在文件夹即可,默认加载model.pth
47
+ ```c
48
+ python train_mtl.py --features stft --task_type mtl --resume './models/meg(stft)'
49
+ ```
50
+
51
+ ### 3. 输入输出
52
+ - 输入:声学特征(GFCC/STFT等)
53
+ - 输出:目标类别、距离估计、深度估计
54
+ 详细输入输出格式及训练/推理代码请参考项目仓库文档。
55
+
56
+ ## 引用信息
57
+ 相关研究论文正在审查中,预计2025年9月发表于MDPI《Remote Sensing》期刊。如使用本项目模型,请引用以下论文(发表后更新):
58
+ ```
59
+ @article{uwtrl2025,
60
+ title={Multi-Task Mixture-of-Experts Model for Underwater Target Localization and Recognition},
61
+ author={Peng Qian, Jingyi Wang, Yining Liu, Yingxuan Chen, Pengjiu Wang, Yanfa Deng, Peng Xiao* and Zhenglin Li},
62
+ journal={Remote Sensing},
63
+ year={2025},
64
+ publisher={MDPI}
65
+ }
66
+ ```
67
+
68
+ ## 联系方式
69
+ 如有问题或合作意向,请联系:[[email protected]]
70
+
71
+ ---
72
+ *本项目仅供学术研究使用,商业用途请联系作者获取授权。*
73
+