基于小样本量的水下图像识别

摘要：因为海洋环境的不受限制，使得水下物体的识别成为一项具备挑战性的任务。在大数据集的背景下，深度学习方法已成功地应用于空中物体的图像识别。然而，咱们发现深度神经网络(DNNs)容易在小样本数据集中发生过拟合现象。不幸的是，水下图像采集每每须要大量的人力和物力，这使得获取足够的样本图像来训练DNNs变得困难。此外，水下摄像机捕捉到的图像一般会因噪声而恶化。算法         这一篇文章中，咱们将

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