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随着大数据技术的发展以及计算机处理能力的增强,深度学习在计算机视觉领域取得了巨大成功,场景识别精度得到了大幅提高。本文对基于混合表示、基于显著性区域和基于多阶段特征融合三类基于深度学习的场景识别方法进行了总结和分析,并在常用数据集上进行了评估,最后对未来的研究方向进行了展望。
基于深度学习的场景识别方法对比研究
【摘 要】
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随着大数据技术的发展以及计算机处理能力的增强,深度学习在计算机视觉领域取得了巨大成功,场景识别精度得到了大幅提高。本文对基于混合表示、基于显著性区域和基于多阶段特征融合三类基于深度学习的场景识别方法进行了总结和分析,并在常用数据集上进行了评估,最后对未来的研究方向进行了展望。
【机 构】
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粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南工业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(19A520020)
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