【摘 要】
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针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(NS2016091)
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针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了小样本车型识别的准确率。深度哈希网络采用改进的HashNet网络来快速学习车辆的二值特征表达,针对深度哈希网络使用全连接层导致参数过多的问题,提出了HashNet-GAP网络,以全局平均池化层替换了HashNet中的部分全连接层。相对于HashNet网络,大幅度减少了参数数量,提升了前向计
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