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    SEMI-SUPERVISED OBJECT DETECTION IN REMOTE SENSING IMAGES USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

    目标检测是计算机视觉中一项具有挑战性的任务。现在,许多检测网络在应用大型训练数据集时可以获得良好的检测结果。然而,为训练注释足够数量的数据往往很费时间。为了解决这个问题,本文提出了一种基于半监督学习的方法。 半监督学习用少量的注释数据和大量的未注释数据来训练检测网络。 在提出的方法中,生成对抗网络被用来从未注释的数据中提取数据分布。提取的信息随后被用于提高检测网络的性能。实验表明,与只使用少数注释数据的监督学习相比,本文的方法大大改善了检测性能。实验结果证明,当训练数据集中只有少数目标物体被注释时,有可能取得可接受的检测结果。

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