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近年来,随着深度学习技术的进步与推广,目标检测领域得到快速发展.但目前基于深度学习的方法大多对大规模标注数据有着极高的需求,而现实场景中大量标注数据往往不可能.因此,基于少量标注样本的目标检测领域逐渐得到大家关注.本文系统地总结与分析了目前有关小样本目标检测的方法,指出了目前方法的缺陷,并提出了一些可能的发展方向.  相似文献   
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海洋观测预报业务多源异构数据与信息集成分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
海洋观测预报数据信息是地方经济建设和社会发展重要基础数据之一,由于其数据源与信息源分布于多个不同网络中,且存储与展示形式各异,一直难以被统一集成和很好地应用。从分析海洋观测预报业务数据源与信息源入手,应用目前成熟的网络技术和数据库技术,对海洋观测预报数据信息集成中的若干问题进行深入研究,从而提出并实践了从网络集成、数据集成、知识集成到应用集成的一整套海洋观测预报数据集成的技术框架和方法体系,继而开展基于多源异构数据与信息集成的海洋观测预报服务系统研究,为海洋观测预报数据信息集成的实践过程提供方法支持。  相似文献   
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