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典型文献
《中国图象图形学报》图像数据受限专栏简介
文献摘要:
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.
文献关键词:
作者姓名:
刘怡光;孙显;赵启军;魏秀参;王琦;陈秀妍
作者机构:
四川大学计算机学院、空天科学与工程学院,成都 610065;中国科学院空天信息创新研究院,北京 100190;四川大学计算机学院,成都 610065;南京理工大学计算机科学与工程学院,南京 210094;西北工业大学光电与智能研究院,西安 710072;《中国图象图形学报》编辑部,北京 100190
引用格式:
[1]刘怡光;孙显;赵启军;魏秀参;王琦;陈秀妍-.《中国图象图形学报》图像数据受限专栏简介)[J].中国图象图形学报,2022(10):2801-2802
A类:
图像数据受限
B类:
国图,图象,图形学,专栏,简介,公共安全,医学健康,智慧城市,生态环保,深度学习方法,关键应用,海量数据,特殊场景,记成,高昂,完备性,桎梏,学习基础,探索数据,图像处理分析,理论与方法,数据维度,潜在挑战
AB值:
0.452441
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