用于合成孔径声纳图像的直方图层
计算机视觉与模式识别
2023-05-04 v1 人工智能
机器学习
图像与视频处理
摘要
合成孔径声纳（SAS）图像在包括目标识别与环境分割在内的若干应用中至关重要。深度学习模型在SAS分析中已取得诸多成功；然而，这些方法提取的特征可能不适合捕捉某些纹理信息。为解决此问题，我们提出了直方图层在SAS图像上的新颖应用。在深度学习模型中加入直方图层，通过融入统计纹理信息，在合成与真实世界数据集上均提升了性能。
引用
@article{arxiv.2209.03878,
title = {Histogram Layers for Synthetic Aperture Sonar Imagery},
author = {Joshua Peeples and Alina Zare and Jeffrey Dale and James Keller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03878},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 9 Figures, Accepted to IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) 2022