域适应相关论文
深度学习技术的日趋成熟已经为各种人工智能任务带来了显著的效果,其具有着广泛的应用前景。近年来,各种深度学习模型层出不穷,促......
毫米波雷达因其无需穿戴、不依赖光线、不泄露隐私且感知精度高的特点,被广泛应用于手语识别,这不仅能够打破听障语障群体在社会公......
基于卷积神经网络的图像语义分割方法依赖于有真实标签的监督学习,但不能很好地推广到来源不同的无标签数据集中,目前无监督域适应......
目标检测是计算机视觉领域中最基础的任务,也是完成更高级的视觉任务的基础和前提,在安防监控、智能辅助驾驶、无人机侦查等领域有......
近年来,风力发电行业蓬勃发展,我国风电机组累计装机容量持续增加,已经位居世界首位。然而,风电机组长期运行在温差、大风、雷电等......
在智能城市中,用户或物体的室内定位是一个重要的问题,传统的定位方法主要依靠用户随身携带的电子设备。目前,基于信道状态信息（Cha......
伴随着视频流媒体技术的快速发展,各类视频服务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在最终呈现的视觉效果被观察者接收到之......
针对在有标签信号样本数量较少，待识别信号因复杂信道导致数据分布发生变化的实际场景中，传统通信辐射源个体识别技术识别率较低的问......
随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。然而现有的目标检测算法通常无法做到检......
深度学习因其卓越的表现受到研究者的广泛关注。然而,深度神经网络通常需要大量的带标签样本来训练大量模型参数。但是,采集大量带......
滩涂是海陆交汇的敏感地带,是海滩、河滩和湖滩的总称。沿海滩涂通常包括泥滩、沙滩和岩石区域,是大量水禽、候鸟、螃蟹、软体动物......
红树林是一种湿地木本植物群落,在热带地区、亚热带地区的海陆交错区中是生产力最高、生物多样性最为丰富的海洋生态系统之一,其生......
近年来随着机器学习的发展越来越迅速,卷积神经网络在计算机视觉尤其是图像语义分割任务中的应用也越来越广泛。训练高精度的分割......
在雾天环境下,基于视觉相机的自动驾驶目标检测系统会面临巨大的挑战,能见度的降低会影响视觉成像效果,造成目标检测算法精度的下......
行人重识别是在图像库中检索与查询图像具有相同身份的行人图像。目前,行人重识别在智慧城市、刑侦取证、社会安全等领域有着广泛......
近年来,基于卷积神经网络的方法显著提高了大量计算机视觉任务的准确率。其中,基于深度学习的动作行为识别和定位也取得了巨大进展......
近年来,基于卷积神经网络的有监督图像语义分割方法的研究取得了巨大进展。针对该方法所依赖的手动标签获取繁琐、费时的问题,一种......
视频目标跟踪是计算机视觉领域的基础子问题,在军事和民用领域都具有重要的应用价值。由于跟踪场景中存在各种干扰因素（如遮挡,模糊......
域适应（Domain Adaptation,DA）是迁移学习的一个分支,其目的是将知识从带标记的源域迁移到缺乏标记但任务相关的目标域,为借助已有的......
作为计算机视觉方向的关键技术之一,图像匹配技术在飞行器导航及遥感侦察领域得到广泛应用。复杂场景下实现不同时间、视点下获取......
随着人工智能的快速发展,近年来人脸表情识别在安防智能监控、临床医疗检测、商业营销推荐、网络教育等多个方面都有重要应用,研究......
故障诊断作为制造业的重要问题之一,目前正朝着智能诊断的方向发展。由于数据可用性的提高,以及近期人工智能算法在各个领域都起到......
针对小样本限制下卫星部组件识别域适应困难的问题,提出一种变化场景下自适应迁移的目标识别算法.卫星部组件的识别模型框架为YOLO......
语音情感识别作为目前模式识别、信号处理等领域的研究方向,其在人机交互中的应用逐渐成为人们关注的热点。所谓语音情感识别,即使......
机器翻译是自然语言处理领域中一个重要的研究方向,主要研究从一种语言到另一种语言的自动翻译。随着深度学习研究的逐渐深入,神经......
在大数据时代,计算机视觉得到了长足发展。但是很多模型的成功都依赖于大规模有标签的样本数据,在现实中却包含无数的新场景,模型......
情绪是人类特有的心理活动,除了反映人当下的生理和心理状态,也对人的行为认知以及沟通和决策有着重要的影响。脑电（Electroencepha......
去雾一直是提高图像质量领域的重要研究方向之一,遥感图像去雾更是对后续遥感图像处理有着举足轻重的作用。获取遥感图像的硬件限......
学位
雷达是一种利用无线电探测目标并且测定目标位置的装置,它在军用、民用领域中都有着非常重要的应用价值。随着合成孔径雷达（Synthet......
随着数据规模和计算资源的快速增长,机器学习在理论和实践两方面都取得了长足进展。传统机器学习算法需要大量的标注数据用于训练,......
作为水下计算机视觉的基础任务,精准的深度估计能够提升水下机器人的测距、定位以及目标抓取等任务的水平;高质量的颜色校正对于水......
目标检测是从图像中对目标定位以及分类,是图像处理的一个重要分支。随着遥感卫星等各种观地设备的快速更新与发展,遥感图像数据数......
文字是人类文明发展的产物,是抽象和浓缩的信息载体,打破了语言在时间和空间上的限制,有看和写的功能,与人类的历史一起发展。在没......
随着计算机科学的不断发展,以及对个性化人机交互需求的不断增强,情感计算在人机交互中的重要性日益显著。传统的人机交互,主要通......
随着航空航天技术的发展,大量高分辨率对地观测数据变得容易获取。如何将这些数据在有限的人力物力的条件下精确地解译为所需要的......
高光谱遥感技术是20世纪末人类观测技术的重大突破,已被广泛应用于测绘、环境与灾害监测等领域。其中高光谱图像分类已成为近几年......
随着生物信息学的爆炸式发展,蛋白质组学的研究进入了后基因组时代。蛋白质亚细胞定位预测研究作为蛋白质组学的热点问题和重要内......
深度神经网络在图像分类、目标识别等任务中已经取得了显著效果,然而训练集（源域）和测试集（目标域）的数据分布不一致会导致模型的性能......
随着以GPU为代表的硬件计算能力的提升、大规模有标注数据集的开放以及以神经网络为代表的深度学习算法的进步,计算机视觉成为越来......
随着在线社交网络的迅速发展,在线用户信息的数据量呈爆炸式增长,如何从数据中提取有用的信息并利用这些信息为用户提供个性化的推......
近年来,随着深度学习的发展,其在各个领域都应用广泛。但在实际中,深度学习仍存在许多问题。首先获取一个性能良好的深度学习模型......
采用对抗训练的方式成为域适应算法的主流,通过域分类器将源域和目标域的特征分布对齐,减小不同域之间的特征分布差异。但是,现有......
针对目标检测中海量图像数据缺乏标注的情况,提出了一种基于主动学习和域适应迁移学习的联合训练策略。为了显著降低标注量,引入了......
细粒度视频分类旨在识别粗粒度大类中的细粒度子类,是计算机视觉中一个极具挑战的任务.考虑到视频数据的标注成本巨大,而图像的标......
针对不同教学场景图像的数据分布差异较大造成的跨域偏移问题,提出了一种采用元学习的多场景学生姿态检测方法。该方法设计了姿态......
