细粒度分类相关论文
光学遥感领域中关于舰船检测及分类任务的研究是目前较为热门的课题,其在反走私、海上交通管制、海上救援和其他各种活动中发挥着......
针对当前封闭试验场内基于纯激光雷达拼接的路侧感知系统存在盲点导致的车辆跟踪失败的问题，提出了利用摄像头在试验场入口采集车辆......
新世纪,随着科学技术不断发展,社会生产不断进步,这给人们的生活带来了翻天覆地的巨大变化,这同时也带来了一些问题,比如环境污染,......
针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征之间的关系等问题，提出了一种随机选择全局多样化分类网......
深度学习已经在很多领域取得了巨大成功,例如语音识别,自然语言处理以及人脸识别,但在产前超声医疗领域的研究尚处于初步探索阶段......
在计算机视觉领域,图像分类任务的待分类样本通常来自不同的基础类别（如车、狗、鸟、树等）,然而在很多实际应用场景下需要对这些基础......
石油作为现代工业生产的重要原料,是国家重要的战略物资。石油现场由于存在大量压力容器、阀组和管道等装备,具有高温、高压、易燃......
近年来,计算机自动读取医学影像并辅助医生进行诊断成为热门。计算机辅助诊断系统可以极大地减轻医生读片负担,缓解医疗资源分布不......
随着人工智能算法的快速发展,在计算机视觉领域中图像分类也往细致方向发展,其中细粒度分类是在粗类别尺度上进一步细分类的子任务......
小样本细粒度分类的应用广泛,但是现有的小样本细粒度分类算法正确率较低,分类数量也不多,限制了其实际应用。此外,由于某些任务的......
深度学习技术日渐成熟,使得计算机视觉领域相关问题的研究进程得到了加速。在卷积神经网络问世以前,学者们通过构造人工特征来完成......
细粒度图像分类是一个具有挑战性的问题,现有的细粒度图像分类模型一般都具有复杂精细的结构,但多数模型实现起来较困难,且分类精......
目前,我国对植物病虫害的分类主要依靠人工分类的方法,造成了人力浪费、资源利用率低等问题.属于同一类别的植物叶片通常具有极其......
针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒......
目标的细粒度分类技术已经成为交通监控系统中的关键一环,被应用于车辆目标的实时车型识别任务。针对车辆目标的图像,细粒度分类算......
包虫病是一种由于人类感染棘球蚴而引起的寄生虫病,准确的包虫病诊断和分型对后续的治疗至关重要。包虫病患者广泛分布于全世界,尤......
车辆颜色分类技术对于车辆识别以及智能交通系统的发展具有重要意义,但技术中现存的一些问题,例如数据集中数据规模小、颜色类别单......
农作物病害分类是细粒度图像分类的一个热门领域.文章采用一种基于Co-Location的细粒度农作物病害分类方法,在模拟真实场景的Multi......
为了实现烟草病虫药害图像智能识别,本文构建了可供机器学习研究的烟草病虫药害图像数据集,并提出了三维注意力加权模型。在结合烟......
3D形状识别是计算机视觉领域非常重要的问题之一,三维模型的描述符对不同类别模型的区分度影响着3D形状识别的精度。基于视图的描......
战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人......
针对空中红外目标样本数目不足、细粒度分类精度低等问题,提出一种基于元学习的少样本红外空中目标分类的方法。该方法以元学习为......
Object recognition has been extensively studied in the history of computer vision as one of the most fundamental problem......
软件分类有利于快速地对软件进行分析和评估,更好地指导软件开发过程中的进程计划、人员组织和资源分配等工作。现有的软件分类方......
伴随着现代信息技术在我们生活中的逐步深入以及“互联网+”新业态的发展,互联网与各行各业深度融合,电子商务也快速活跃起来,人们......
图像分类是计算机视觉里非常活跃并经典的研究领域,传统的图像分类难以适应人们生活日益增长的检索分类需求,细粒度图像分类逐渐获......
急性淋巴细胞白血病是一种影响广泛的急性癌症,主要发病人群是0至9岁的儿童,若未能及时发现和治疗,往往在几个月内就会导致死亡。......
X光胸片是肺部疾病影像学检查的常用手段,且是体检中的必检项目之一。对胸片进行诊断时,长时间、高负荷的工作以及人为主观因素的......
学位
随着无人机技术的发展,以无人机拍照的方式进行输电线路巡检正在电网中得到普及和运用。面对无人机巡检获得的海量图片数据,由人工......
面部外观是人类最重要的视觉特征之一,会随着年龄的增长而变化,因而自动年龄估计是面部特征分析领域中富有挑战性的研究课题。在自......
目前,随着图像采集技术的发展,图像相关的应用越来越广泛。由于图像中包含的信息量很大,从图像中提取具有区分性的抽象特征是物体......
高速铁路的发展带来了巨大的便利,铁路事业高速发展的同时,铁路安全问题也值得关注。国内现有的铁路安全,主要是依靠视频监控和人......
虽然以深度学习为代表的机器学习在图像、语音等多种任务上取得了显著的成功,但是其对海量人工标注数据的依赖严重限制了其在实际......
自然界生物的多样性对保持生态平衡,促进人与自然和谐发展具有重要意义。昆虫是地球上种群数量最庞大的一类生物,而蝴蝶作为其中的......
近年来,深度学习算法在图像分类任务上达到了人类级别的分类准确率,使得人们开始尝试将深度学习算法应用到诸如高速公路车辆分类这......
输电线路巡检对维护电网正常运营起着至关重要的作用,但输电线路分布在各种复杂地理环境中,且线路上待巡检部件及故障种类繁多,给......
大量图像视频等信息的出现,使得图像分类成为了必不可少的技术。对于日益增多的图像信息,如何准确高效地识别出有用内容成为了人们......
复杂的交通环境以及假牌车、套牌车的频繁出现限制了车牌对车辆的标识作用。车辆属性是车辆信息的组成部分,也是判别车辆的重要标......
肥胖症是当代社会最常见的营养失调引起的疾病之一。准确识别并给出食物中的脂肪含量和热量,可以有效控制肥胖症的患病率。而实现......
船舶目标识别技术在水上交通运输管理、海洋环境资源勘探、灾害救援、打击走私等方面具有广泛应用前景。相较于合成孔径雷达图像、......
笔者利用200位骨癌病人的图像数据,针对多模态骨癌影像受姿势角度等因素的影响以及医学数据集有限而无法获取大量样本的情况,基于......
为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法。首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为......
为了解决田间复杂的环境使传统图像处理对杂草识别精度差的问题,该研究对8种常见的杂草进行采集,数据集由17 509张带有标签的图像......
目的细粒度分类近年来受到了越来越多研究者的广泛关注,其难点是分类目标间的差异非常小。为此提出一种分类错误指导的分层双线性......
当前,航母作为各军事强国的重点侦察对象,航母自动识别可以极大地减轻分析人员的工作量。经典的通用目标识别通常仅判定目标图像是......
车辆品牌和型号的识别属于细粒度分类领域的一类问题,与只针对不同物体的图像识别相比,待分类的车辆品牌和型号之间差异较小,分类......
细粒度图像中物体的分割是具有挑战性的,因为这类图像一般具有很大的表观变化和混杂的背景。大多数已有的分割方法都不能以足够的......
有效地识别水下各种鱼类目标具有重要的实际意义和理论价值.鱼类生存环境复杂,由于海洋的极端条件,水下鱼类图像的分辨率低,且图像......
