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深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用
1
作者
申金晟
池明旻
《计算机系统应用》
2018年第9期33-39,共7页
图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于...
图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.
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关键词
图像特征提取
城市遥感大数据
和池化
深度先验
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职称材料
题名
深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用
1
作者
申金晟
池明旻
机构
复旦大学计算机科学技术学院
上海市数据科学重点实验室
出处
《计算机系统应用》
2018年第9期33-39,共7页
基金
国家重点研发计划(2016YFE0100300)~~
文摘
图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.
关键词
图像特征提取
城市遥感大数据
和池化
深度先验
Keywords
image feature extraction
urban remote sensing big data
sum pooling
depth prior
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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1
深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用
申金晟
池明旻
《计算机系统应用》
2018
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