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面向媒体融合的深度学习训练数据集研究

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深度模型结构复杂,对其进行优化需要庞大的数据量和计算资源,训练数据库的规模和质量直接影响模型的效果.本文介绍了进行深度学习研究时常用的图像、logo、视频和音频等4类数据库,分别从数据库图像数目、类别、大小、训练/测试集划分和视觉任务等方面进行了阐述,并进行了总结.

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来源
《第25届媒体融合技术研讨会》|2017年|59-63|共5页
会议地点杭州
作者
Zhang Zhijun; 张智军; Wang Qian; 王倩; Xi Yan; 席岩; Wang Lei; 王磊;
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作者单位

中国广播电影电视社会组织联合会;

浙江省广播电影电视产业协会;

华数数字电视传媒集团有限公司;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.131;
关键词
数据库; 媒体融合; 深度学习; 计算机视觉;
入库时间 2022-08-17 11:24:13

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