利用单参考增强学习结构不变量以检测航拍夜间图像中的城市
计算机视觉与模式识别
2018-10-22 v1 机器学习
摘要
本文研究了在沿数据集中变体进行变换时，仅使用单张参考图像是否可能学习城市图像的结构不变量。先前的工作探讨了仅从少量样本学习的问题，并表明数据增强技术有益于机器学习方法的性能和泛化。首先，使用城市图像在单参考增强训练数据集上结合傅里叶变换训练主成分分析。其次，在具有更多样本的类似数据集上训练卷积神经网络。研究结果是，卷积神经网络能够找到同一类别的图像，而所采用的主成分分析结合傅里叶变换未能解决该任务。
引用
@article{arxiv.1810.08597,
title = {Detecting cities in aerial night-time images by learning structural invariants using single reference augmentation},
author = {Philipp Sadler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.08597},
year = {2018}
}
备注
Project in Image Classification, Winter 2018, Prof. Dr. Tatjana Scheffler