基于深度卷积网络的视觉目标半监督识别算法

发布时间：2017-10-16 19:18

  本文关键词：基于深度卷积网络的视觉目标半监督识别算法

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【摘要】：文章提出了一种基于深度学习的半监督目标识别算法(SORDL),缓解了监督学习所需的收集大量目标标签图像集的难题。通过学习无位置标签图像类别与有位置标签图像类别之间的相似关系,得到图像分类器转换成目标检测器的一般方法。在公开的测试数据集上的实验结果表明,所提SORDL算法能够大幅度提高半监督识别准确性,性能优于目前的主流算法。
【作者单位】： 解放军理工大学通信工程学院研究生2队;解放军理工大学通信工程学院;中国人民解放军95980部队;
【关键词】： 目标识别 深度卷积网络 半监督
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 图像分类是判断给出的图像中是否包含指定物体,其主要研究内容是对图像进行特征描述。通常,图像分类算法通过特征学习或手工特征设计,对整幅图像进行全局描述,然后使用图像分榐判断是否存在指定物体。如图1所示,图像分类要回答的问题是图像中包含有奶牛。 ^一近年来,图像分类

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本文编号：1044443