论文阅读笔记《Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新 核心思想   本文提出一种基于主动学习的民用设施缺陷检测方法,其思路主要是考虑到在样本较少的情况下,训练得到的网络可能不能很好的对各种类型的缺陷都进行准确的检测,但它仍然具备对于大部分简单缺陷的识别能力。如果让人类专家对所有的样本图像都进行人工标记,那无疑是工作量庞大的,但如果只对部分网络识别困难或者网络不太确定的样本进行人工标记,然后作为新的训练样本对
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