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【2h】

Half a Percent of Labels is Enough: Efficient Animal Detection in UAV Imagery Using Deep CNNs and Active Learning

机译：百分之一的标签足够：使用深层CNN和积极学习的UAV图像中有效的动物检测

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Benjamin Kellenberger; Diego Marcos; Sylvain Lobry; Devis Tuia;
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年度 2019
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1. Half a Percent of Labels is Enough: Efficient Animal Detection in UAV Imagery Using Deep CNNs and Active Learning [J] . Kellenberger Benjamin, Marcos Diego, Lobry Sylvain, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2019,第12期

机译：一半的标签就足够了：使用深度CNN和主动学习功能，可以在无人机图像中进行有效的动物检测
2. Wild animal survey using UAS imagery and deep learning: modified Faster R-CNN for kiang detection in Tibetan Plateau [J] . Peng Jinbang, Wang Dongliang, Liao Xiaohan, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2020,第Nova期

机译：使用UAS图像和深度学习的野生动物调查：藏高原的Kiang检测改造了更快的R-CNN
3. Deep Learning Approach for Car Detection in UAV Imagery [J] . Nassim Ammour, Haikel Alhichri, Yakoub Bazi, Remote Sensing . 2017,第4期

机译：无人机图像中汽车检测的深度学习方法
4. Faster-R-CNN based deep learning for locating corn tassels in UAV imagery [C] . Aziza Al-Zadjali, Yeyin Shi, Stephen Scott, Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping Conference . 2020

机译：基于Faster-R-CNN的深度学习在无人机图像中定位玉米流苏
5. UAV Imagery for Tree Species Classification in Hawai'i: A Comparison of MLC, RF, and CNN Supervised Classification [D] . Ford, Derek James. 2020

机译：夏威夷树种类的无人机图像：MLC，RF和CNN监督分类的比较
6. Saliency Detection and Deep Learning-Based Wildfire Identification in UAV Imagery [O] . Yi Zhao, Jiale Ma, Xiaohui Li, 2018

机译：无人机图像中的显着性检测和基于深度学习的野火识别
7. Comparison of Object Detection and Patch-Based Classification Deep Learning Models on Mid- to Late-Season Weed Detection in UAV Imagery [O] . Arun Narenthiran Veeranampalayam Sivakumar, Jiating Li, Stephen Scott, 2020

机译：在UAV Imagery中的中期季节杂草检测对象检测与补丁分类深度学习模型的比较

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