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面向虚实视角估计的迁移学习技术研究
【摘 要】
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在复杂的非结构化场景中,视角估计作为机器人主动视觉感知的一部分,其结果会极大的影响到机器人后续的决策和操作。随着近些年深度卷积神经网络(CNN)的成功应用,使得基于CNN的视角估计方法能够取得非常好的效果。但随之也带来了一个严重的数据标注问题,极大的阻碍了此类方法的实用性和通用性。针对该问题,为了实现无需人工标签的监督信息就能进行视角估计,本文对迁移学习技术进行了一系列相关研究:1.为了构建迁移学
【出 处】
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上海交通大学
【发表日期】
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2020年01期
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