Hasil Pencarian katakunci : pembelajaran metrik dalam

Pada halaman ini, anda dapat melihat dokumen-dokumen yang berkaitan dengan katakunci yang telah anda pilih. Untuk memilih katakunci lainnya, anda dapat memilih pada bagian kanan laman website ini.

MENGAKUI SPESIFIKASI IKAN YANG DIKAMBIL LANGSUNG DI PERMUKAAN LAUT DI VIDEO OLEH BELAJAR METRIC DALAM DENGAN KONSTRA SEMENTARA
Mengenali spesies ikan yang ditangkap hidup di permukaan laut liar dalam video adalah tugas yang menantang karena deformasi bentuk ikan, oklusi diri bagian tubuh dan tekstur serupa di antara kelas ikan yang berbeda. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan metode klasifikasi gambar berbutir halus berdasarkan jaringan saraf convolution yang dalam (CNN) yang dilatih oleh skema pembelajaran metrik inovatif dengan kendala temporal. Dengan memperkenalkan batasan temporal dalam pembelajaran metrik, kami membantu jaringan untuk mempelajari fitur penyisipan yang secara implisit mengambil bentuk dan mempertimbangkan perubahan ikan. Selain itu, untuk setiap kelas, kami mempelajari fitur representatif secara diskriminatif dengan memperkenalkan lapisan perantara di CNN sebelum pengklasifikasi. Pada tahap pengujian, pertama-tama kita mengagregasi fitur ikan dari setiap frame menjadi beberapa klip di ruang fitur, mengirim klip ke classifier dan kemudian melakukan voting mayoritas tertimbang untuk klasifikasi akhir. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pendekatan kami mengungguli klasifikasi softmax konvensional pada dataset rail-fishing kami.