基於小樣本量的水下圖像識別

摘要：因爲海洋環境的不受限制，使得水下物體的識別成爲一項具備挑戰性的任務。在大數據集的背景下，深度學習方法已成功地應用於空中物體的圖像識別。然而，咱們發現深度神經網絡(DNNs)容易在小樣本數據集中發生過擬合現象。不幸的是，水下圖像採集每每須要大量的人力和物力，這使得獲取足夠的樣本圖像來訓練DNNs變得困難。此外，水下攝像機捕捉到的圖像一般會因噪聲而惡化。算法         這一篇文章中，咱們將

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