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一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法
1
作者
徐利刚
朱可卿
+1 位作者
韦琳哲
王朋
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第3期386-394,共9页
小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签...
小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。
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关键词
小目标检测
合成孔径声呐成像
弱监督学习
离散余弦变换
K-近邻
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题名
一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法
1
作者
徐利刚
朱可卿
韦琳哲
王朋
机构
海装驻无锡地区军代室
中国科学院声学研究所
中国科学院大学
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第3期386-394,共9页
基金
中国科学院青年创新促进会项目。
文摘
小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。
关键词
小目标检测
合成孔径声呐成像
弱监督学习
离散余弦变换
K-近邻
Keywords
Small object detection
Synthetic aperture sonar imagery
Weak-supervised
Discrete cosine transform
K-nearest neighbor
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法
徐利刚
朱可卿
韦琳哲
王朋
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020
0
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