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多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测
被引量：
3
1
作者
冯俊健
李彬
+1 位作者
田联房
董超
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期107-114,共8页
为缓解基于半监督学习的水面目标检测对有限标注样本过拟合的问题,提高无标注样本中目标提取的有效性,提出了基于多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测算法。首先,该算法通过数据增强的方式为训练样本生成不同的视图以丰富数据集...
为缓解基于半监督学习的水面目标检测对有限标注样本过拟合的问题,提高无标注样本中目标提取的有效性,提出了基于多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测算法。首先,该算法通过数据增强的方式为训练样本生成不同的视图以丰富数据集的多样性;然后,利用所提出的多视图目标判别器为无标注样本在线生成伪标签,有助于提取无标注样本的有效信息;最后,利用所提出的多视图交叉一致性学习使同一目标实例的不同视图的输出实现交叉一致性正则化,以促进检测模型学习判别性的特征从而降低过拟合的风险。在海上和内河数据集上的实验结果表明:文中所提算法能够提高特征提取的判别性,对多类别的水面目标检测精度达到91.0%,比全监督检测算法提高了18.7%,比其他半监督检测算法提高了3.8%以上;在检测速度上,该算法达到13.1帧/s,基本满足实时性要求。所提算法通过多视图交叉一致性学习提高特征的判别性和缓解检测模型的过拟合风险,有助于提高半监督水面目标检测的性能。
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关键词
水面
目标
检测
半监督学习
多视图
交叉一致性学习
交叉一致性正则化
多视图目标判别器
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职称材料
题名
多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测
被引量：
3
1
作者
冯俊健
李彬
田联房
董超
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
国家海洋局南海调查技术中心
自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期107-114,共8页
基金
广东省重点研发计划(2020B1111010002)
广东省海洋经济发展专项(GDNRC[2020]018)
2021年广东省科技专项资金(“大专项+任务清单”)(210719145863737)。
文摘
为缓解基于半监督学习的水面目标检测对有限标注样本过拟合的问题,提高无标注样本中目标提取的有效性,提出了基于多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测算法。首先,该算法通过数据增强的方式为训练样本生成不同的视图以丰富数据集的多样性;然后,利用所提出的多视图目标判别器为无标注样本在线生成伪标签,有助于提取无标注样本的有效信息;最后,利用所提出的多视图交叉一致性学习使同一目标实例的不同视图的输出实现交叉一致性正则化,以促进检测模型学习判别性的特征从而降低过拟合的风险。在海上和内河数据集上的实验结果表明:文中所提算法能够提高特征提取的判别性,对多类别的水面目标检测精度达到91.0%,比全监督检测算法提高了18.7%,比其他半监督检测算法提高了3.8%以上;在检测速度上,该算法达到13.1帧/s,基本满足实时性要求。所提算法通过多视图交叉一致性学习提高特征的判别性和缓解检测模型的过拟合风险,有助于提高半监督水面目标检测的性能。
关键词
水面
目标
检测
半监督学习
多视图
交叉一致性学习
交叉一致性正则化
多视图目标判别器
Keywords
surface object detection
semi-supervised learning
multi-view cross-consistency learning
crossconsistency regularization
multi-view target discriminator
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多视图交叉一致性学习的半监督水面目标检测
冯俊健
李彬
田联房
董超
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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