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基于迁移学习的行人检测研究进展
邵松; 刘宏; 王向东; 钱跃良
2014
发表期刊计算机工程与应用
ISSN1002-8331
卷号000期号:024页码:156
摘要行人检测是计算机视觉的研究热点和难点,近年来基于机器学习的行人检测技术取得了长足的进步,但由于不同场景的数据分布存在差异,已有检测器在新场景下的行人检测性能出现显著下降。为了避免繁琐的人工标注,充分利用原有检测器和标注样本,基于迁移学习的行人检测研究受到越来越多的关注。对其中涉及到的样本获取、迁移学习机制等关键技术进行综述,并从多个角度对现有方法进行分析和比较,最后对该技术的未来进行展望。
关键词行人检测 检测器 迁移学习 场景自适应
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36158
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
邵松,刘宏,王向东,等. 基于迁移学习的行人检测研究进展[J]. 计算机工程与应用,2014,000(024):156.
APA 邵松,刘宏,王向东,&钱跃良.(2014).基于迁移学习的行人检测研究进展.计算机工程与应用,000(024),156.
MLA 邵松,et al."基于迁移学习的行人检测研究进展".计算机工程与应用 000.024(2014):156.
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