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电子信息与网络通信
复杂图像物体识别及场景分类关键技术研究发布日期：2025-09-01 点击量：3083成果名称：复杂图像物体识别及场景分类关键技术研究 完成单位：北京交通大学计算机与信息技术学院 成果简介： 针对图像语义理解中的有效标记训练样本不足的情况，研究在弱监督学习框架下，如何构建深度神经网络结构自动学习模型，以提高复杂图像物体识别和场景分类的准确性和泛化性。 关键技术：基于视觉注意力机制的目标提取及定位；基于多标记学习的区域级图像标注；端对端深度卷积神经网络构建；弱监督学习框架下图像场景分类 成果照片：
联系方式： 北京交通大学长三角研究院 科技发展部 办公电话：0511-85580920 电子邮箱：bjtucsjxy@163.com |
