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基于深度学习的场景识别方法综述OA北大核心CSCDCSTPCD

Survey of Scene Recognition Methods Based on Deep Learning

中文摘要

随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向.针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类:深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望.

李新叶;朱婧;麻丽娜

华北电力大学 电子与通信工程系,河北 保定 071003华北电力大学 电子与通信工程系,河北 保定 071003华北电力大学 科技学院,河北 保定 071003

信息技术与安全科学

场景识别深度学习视觉词袋显著目标多层特征融合语义关系

《计算机工程与应用》 2020 (5)

25-33,9

中央高校基本科研业务费专项资金(No.2019MS127).

10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0176

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