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小样本元学习网络在海上船舶识别中的应用
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作者 付瑞玲 曹桂州 +1 位作者 张洋洋 乐丽琴 《电讯技术》 北大核心 2024年第8期1187-1194,共8页
为提高多场景环境下的海上船舶目标识别的准确率,提出了一种基于小样本元学习网络的海上船舶识别算法。首先,利用一组共享权重的卷积神经网络VGG-16和Swin Transformer网络将海上船舶图片映射到深度全局和局部特征空间,构造多尺度特征;... 为提高多场景环境下的海上船舶目标识别的准确率,提出了一种基于小样本元学习网络的海上船舶识别算法。首先,利用一组共享权重的卷积神经网络VGG-16和Swin Transformer网络将海上船舶图片映射到深度全局和局部特征空间,构造多尺度特征;然后,借助船舶图片的真实mask分离目标船只的前景和背景,并利用一种粗细结合的语义学习策略获取前景和背景区域中目标的类特定语义表示;最后,利用一种无参数的度量学习计算所学类特定语义表示与查询图片中目标映射特征之间的相似度,根据相似度值预测目标特征图对应的目标区域。通过在构建的远洋船舶数据集和开源数据集HRSC2016上进行测试,所提模型分别可以实现81.64%和78.93%的平均交并比(Mean Intersection over Union, mIoU),相比主流的海上船舶识别模型具有更好的性能。 展开更多
关键词 船舶识别 小样本元学习 Swin Transformer 度量学习 多尺度特征
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三维小样本元学习模型的大豆食心虫虫害高光谱检测 被引量：5
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作者 桂江生 费婧怡 傅霞萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2171-2174,共4页
为降低大豆食心虫对大豆产量以及品质的影响,实现对大豆食心虫虫害的快速检测,提出了一种基于三维关系网络小样本元学习(3D-RN)模型的大豆食心虫虫害的检测方法。首先分别对附着虫卵的,附着食心虫幼虫的,被啃食的及正常的大豆各20颗进... 为降低大豆食心虫对大豆产量以及品质的影响,实现对大豆食心虫虫害的快速检测,提出了一种基于三维关系网络小样本元学习(3D-RN)模型的大豆食心虫虫害的检测方法。首先分别对附着虫卵的,附着食心虫幼虫的,被啃食的及正常的大豆各20颗进行高光谱图像采集,提取感兴趣区,建立基于高光谱图像的3D-RN模型。最终模型的正确率达82%±2.50%。对比与模型无关的元学习和匹配网络元学习模型,3D-RN模型能够充分度量样本特征间的距离,识别效果大大提升。研究表明,基于高光谱图像的3D-RN模型能够在少量样本情况下实现对大豆食心虫虫害的检测,将小样本元学习与高光谱结合的方法为虫害检测提供一种新思路。 展开更多
关键词 虫害检测 大豆食心虫 高光谱 卷积神经网络 小样本元学习 三维
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