一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法

来源 :应用声学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huwenrou
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。
其他文献
本文主要就计算机在高等数学教学中的应用提出了一些自己的见解和思考.计算机目前在高等数学教学中虽只是一种教学辅助手段,但它能提高教学的效率和质量.在其制作过程中应以
湖北产茶历史可追溯到魏晋南北朝,是历史上的主要产茶区,经过近年的长足发展,已成为名副其实的产茶大省,茶园面积和茶叶产量均居全国第5位,茶叶产值位居第4位。建国以来,尤其近20年
为研究基于超声的无损探伤方法在水利工程金属结构焊缝缺陷识别中的应用,利用常规超声检测技术、超声相控阵技术、衍射时差法(Time of Flight Diffraction, TOFD)超声检测技
四川山鹧鸪(Arborophila rufipectus)是中国西南山地特产珍稀鸟类,由于亚热带阔叶林破碎化,其种群数量显著下降。2005年11-12月在老君山自然保护区,共记录四川山鹧鸪非繁殖期栖息