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面向仓库巡逻的小样本目标识别方法综述
1
作者
刘厦
郝亚峰
+1 位作者
仇梓峰
胡炎
《无线电工程》
北大核心
2022年第8期1402-1408,共7页
深度学习在基于图像检测和识别的问题上取得了显著的成果,然而该方法通常需要大量标记的样本进行大规模的预先训练,因而难以解决样本量不足条件下的场景感知和认知问题。以大型仓储库区无人机巡逻为背景,面对有效数据稀缺等真实的挑战,...
深度学习在基于图像检测和识别的问题上取得了显著的成果,然而该方法通常需要大量标记的样本进行大规模的预先训练,因而难以解决样本量不足条件下的场景感知和认知问题。以大型仓储库区无人机巡逻为背景,面对有效数据稀缺等真实的挑战,针对数据独立性高的多种机器智能学习方法进行探索。面向以仓库巡逻为代表的遥感领域目标识别,系统阐述了小样本学习、零样本学习、单样本学习的问题定义、基于有限示例的高质量样本生成模型和零样本条件下基于语义信息的未知目标识别方法,基于当前研究中出现的不足及挑战,对未来的研究方向进行了展望。
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关键词
仓库巡逻
小样本
目标识别
综述
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题名
面向仓库巡逻的小样本目标识别方法综述
1
作者
刘厦
郝亚峰
仇梓峰
胡炎
机构
中国电子科技集团公司第五十四研究所
中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室
出处
《无线电工程》
北大核心
2022年第8期1402-1408,共7页
基金
国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点支持项目(U20B2064)。
文摘
深度学习在基于图像检测和识别的问题上取得了显著的成果,然而该方法通常需要大量标记的样本进行大规模的预先训练,因而难以解决样本量不足条件下的场景感知和认知问题。以大型仓储库区无人机巡逻为背景,面对有效数据稀缺等真实的挑战,针对数据独立性高的多种机器智能学习方法进行探索。面向以仓库巡逻为代表的遥感领域目标识别,系统阐述了小样本学习、零样本学习、单样本学习的问题定义、基于有限示例的高质量样本生成模型和零样本条件下基于语义信息的未知目标识别方法,基于当前研究中出现的不足及挑战,对未来的研究方向进行了展望。
关键词
仓库巡逻
小样本
目标识别
综述
Keywords
warehouse patrol
few-shot
target recognition
review
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向仓库巡逻的小样本目标识别方法综述
刘厦
郝亚峰
仇梓峰
胡炎
《无线电工程》
北大核心
2022
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