Object Detection with the Addition of New Classes Based on the Method of RNOL
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object detection plays an important role in many computer vision applications.
Innovative object detection methods based on deep learning such as Faster R-CNN, YOLO, and SSD have achieved state-of the-art results in terms of detection accuracy.
There have been few studies to date on object detection with the addition of new classes, however, though this problem is often encountered in the industry.
Therefore, this issue has important research significance and practical value.
On the premise that the old class samples are available, a method of reserving nodes in advance in the output layer (RNOL) was established in this study.
Experiments show that RNOL can achieve high detection accuracy in both new and old classes over a short training time while outperforming the traditional fine-tuning method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fang, Haiquan& Zhu, Feijia. 2020. Object Detection with the Addition of New Classes Based on the Method of RNOL. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202062
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fang, Haiquan& Zhu, Feijia. Object Detection with the Addition of New Classes Based on the Method of RNOL. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202062
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fang, Haiquan& Zhu, Feijia. Object Detection with the Addition of New Classes Based on the Method of RNOL. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202062
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202062
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر