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      基于遷移學(xué)習(xí)與圖像增強(qiáng)的夜間航拍車(chē)輛識(shí)別

      2021-06-21 | pdf | 0.53 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為了對(duì)夜間航拍圖片中的車(chē)輛進(jìn)行有效識(shí)別，提出基于二次遷移學(xué)習(xí)和 Retinex算法的圖像處理方法，僅利用小規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，采用基于 Faster r-CNN的深度學(xué)習(xí)算法即可實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的快速檢測(cè)。首先在 Imagenet大規(guī)模數(shù)據(jù)集和中國(guó)科學(xué)院日間航拍中規(guī)模數(shù)據(jù)集之間應(yīng)用一次遷移學(xué)習(xí);然后在日間中規(guī)模數(shù)據(jù)集與夜間航拍小規(guī)模數(shù)據(jù)集之間應(yīng)用二次遷移學(xué)習(xí);最后利用 Retinex迭代算法對(duì)夜間圖片進(jìn)行處理以增強(qiáng)其與日間圖片的相似性，使次遷移學(xué)習(xí)有效進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上，該方法利用小規(guī)模航拍數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出有效的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在軍事偵察及交通管控等方面具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

      算法 圖形 深度學(xué)習(xí)
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