原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
场景识别是一种用计算机实现人的视觉功能的技术,它的研究目标是使计算机能够对图像或视频进行处理,自动识别和理解图像和视频中的场景信息;由于场景识别技术拥有广泛的应用前景,因此得到了许多关注;随着大数据时代的来临和深度学习的发展,使用深度学习方法解决场景识别问题已经成为场景识别领域未来的发展方向;文章首先概述介绍了场景识别技术的主要研究内容和发展情况,之后阐述了在图像场景识别中深度学习方法的应用情况,然后介绍了一些在图像场景识别中深度学习方法应用的具体的典型案例,同时给出了这几种方法具体的对比与分析;最后给出了文章的结论,总结了当前图像场景识别中使用深度学习方法的发展情况,并且对未来的发展方向给出了一些展望和建议.
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R-CNN
SPP-Net
FastR-CNN
基于深度学习的场景识别方法综述
场景识别
深度学习
视觉词袋
显著目标
多层特征融合
语义关系
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 图像场景识别中深度学习方法综述
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 场景识别 场景分类 深度学习 图像特征 计算机视觉
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 综述与评论
研究方向 页码范围 6-10
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟朝晖 河海大学计算机与信息学院 34 93 6.0 7.0
2 宋杰 河海大学计算机与信息学院 3 11 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2020(11)
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研究主题发展历程
节点文献
场景识别
场景分类
深度学习
图像特征
计算机视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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总被引数(次)
0
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