摘要
图像处理与分析是军事国防、公共安全、医学健康、智慧城市和生态环保等众多领域的关键技术。深度学习的发展推动了图像处理与分析技术在这些领域的应用,但深度学习方法的性能极大程度依赖于图像信号的质量及数据规模。关键应用中优质海量数据常难以获取、特殊场景下数据标记成本高昂、样本不完备性及非确定性渐成常态等,上述障碍和挑战极大影响了深度学习在这些方面应用的有效性,桎梏着深度学习向更多更广领域的推广。因此,在深度学习基础上探索数据受限下的图像处理分析理论与方法,以应对未来面临的数据维度潜在挑战,已成为图像处理与分析领域各国竞争的下一步热点和焦点。
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期2801-2802,共2页
Journal of Image and Graphics