基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

上一篇|下一篇

- 基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法
- Multi-Object Detection and Tracking Based on Few-Shot Learning
- 罗大鹏，杜国庆，曾志鹏，魏龙生，高常鑫，陈应，肖菲，罗琛
- 电子学报 2021年49卷第1期页码：183-191
- 作者机构：
  1. 中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,湖北,武汉,430074
  2. 中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北,武汉,430074
  3. 华中科技大学自动化学院,湖北,武汉,430074
  4. 中建三局智能技术有限公司,湖北,武汉,430070
  5. 北京师范大学惠州附属学校,广东,惠州,516002
  6. 中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,湖北,武汉,430074
  7. 中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北,武汉,430074
  8. 华中科技大学自动化学院,湖北,武汉,430074
  9. 中建三局智能技术有限公司,湖北,武汉,430070
  10. 北京师范大学惠州附属学校,广东,惠州,516002
- 作者简介：
- 基金信息：
  国家自然科学基金 (No.61302137，No.61603357，No.61603354）;中央高校基本科研业务费专项 (No.CUGL170210）
- DOI： 10.12263/DZXB.20180045
  中图分类号：
- 稿件说明：
移动端阅览
DOI：
DOI：

HTML全文
参考文献
出版信息
数据统计

摘要

Abstract

关键词

Keywords

references

65

浏览量

132

下载量

2

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

BibTeX下载
Endnote下载
RefMan 下载
NoteExpress下载
NoteFirst下载

关联资源

相关文章

FF-STDP：一种基于前向-前向与STDP融合的低功耗在线学习SNN加速器

灾害场景下基于在线学习自适应择优的应急多路径传输方法

CIMOT3D：基于中文引导的单目视角下三维多目标跟踪研究

面向在线连续学习的特征融合引导的梯度重加权算法

面向开放特征空间的概念演化检测方法

相关作者

杨银堂

陈梓鑫

李裕科

刘毅

莫桂棋

徐长卿

杨树杰

杨觐睿

相关机构

西安电子科技大学集成电路学部

西安电子科技大学广州研究院

北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室

长安大学数据科学与人工智能研究院

长安大学电子与控制工程学院