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【2h】

Improving Recognition of Complex Aerial Scenes Using a Deep Weakly Supervised Learning Paradigm

机译：利用深弱监督的学习范式改善对复杂的空域场景的认可

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Praveer Singh; Nikos Komodakis;
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年度 2018
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1. Improving Recognition of Complex Aerial Scenes Using a Deep Weakly Supervised Learning Paradigm [J] . Praveer Singh, Nikos Komodakis IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2018,第12期

机译：使用深度弱监督学习范例改善复杂空中场景的识别
2. vtGraphNet: Learning weakly-supervised scene graph for complex visual grounding [J] . Lyu Fan, Feng Wei, Wang Song Neurocomputing . 2020,第Nova6期

机译：Vtgraphnet：学习虚线监督的场景图，以实现复杂的视觉接地
3. Target Discrimination Based on Weakly Supervised Learning for High-Resolution SAR Images in Complex Scenes [J] . Du Lan, Dai Hui, Wang Yan, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2020,第1期

机译：基于复杂场景中高分辨率SAR图像的弱监督学习的目标歧视
4. Geographic information use in weakly-supervised deep learning for landmark recognition [C] . Yifang Yin, Zhenguang Liu, Roger Zimmermann IEEE International Conference on Multimedia and Expo . 2017

机译：在弱监督深度学习中使用地理信息进行地标识别
5. Compressed Deep Supervision and Residual Learning Network for Scene Recognition [D] . Qassim, Hussam. 2018

机译：压缩深度监督和残差学习网络用于场景识别
6. Robust Semi-Supervised Traffic Sign Recognition via Self-Training and Weakly-Supervised Learning [O] . Obed Tettey Nartey, Guowu Yang, Sarpong Kwadwo Asare, 2020

机译：通过自我训练和弱监督学习实现可靠的半监督交通标志识别
7. Weakly Supervised PatchNets: Describing and Aggregating Local Patches for Scene Recognition [O] . Wang, Zhe, Wang, Limin, Wang, Yali, 2017

机译：弱监督的patchNets：描述和聚合本地补丁用于场景识别

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