通过合成数据训练深度学习模型:在无人机中的应用
计算机视觉与模式识别
2019-08-20 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本文描述了近期一种有前景的方法的初步工作,即生成合成训练数据以促进深度学习(DL)模型的学习过程,重点关注由无人机(UAV)产生的航拍照片。文中介绍了总体概念与方法,并基于森林火灾识别的分类问题以及城市区域房屋数量估计的计数问题给出了初步结果。所提出的技术为 DL 界,尤其是与基于 UAV 的影像分析相关的研究,提供了一种新的可能,具有很大潜力、 promising 的结果以及可供进一步探索的未知领域。
引用
@article{arxiv.1908.06472,
title = {Training Deep Learning Models via Synthetic Data: Application in Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Andreas Kamilaris and Corjan van den Brink and Savvas Karatsiolis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06472},
year = {2019}
}
备注
Workshop on Deep-learning based computer vision for UAV in conjunction with CAIP 2019, Salerno, italy, September 2019