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少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出一种鲁棒性的少样本学习方法RFSL(Robust Few-Shot Learning).首先,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)和图像滤波(Image Filtering)方法在训练集中加入不同的随机噪声,形成多个不同噪声下的训练集,并分别生成支持集和查询集.其次,利用关系网络的关系模块通过训练集端到端地学习多个基分类器.最后,采用投票的方式对各基分类器的最末Sigmoid层非线性分类结果进行融合.实验结果表明,RFSL模型可促进小样本学习快速收敛,同时,与R-Net以及其他主流少样本学习方法相比,RFSL具有更高的分类准确率,更强的鲁棒性. 相似文献
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鉴于信息的安全性问题,信息隐藏技术也已成为信息安全领域的研究热点.利用图像中当前像素点邻近的相关像素的像素值,对该点的值进行线性预测.再根据预测的准确度,确定相应的阈值,并结合位操作,提出了一种新的简单易于实现的信息隐藏算法.并在Lena图像上进行了实验,得到了隐藏率为0.160bits/Byte,信噪比为42.276dB的结果.经初步测试,证明了在保证较高隐藏率的前提下,能够较好地提高信噪比. 相似文献
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数字地籍测量控制网的建立及精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对数字地籍测量中首级及加密控制网的布网形式及精度作了较详细的介绍及分析.用GPS网作为首级控制网作业灵活、快捷,对通视无要求,且精度高,大大提高了工作效率;加密控制网布设为一、二级导线形式,采用电磁波测距进行测量,因地制宜,克服了GPS测量中出现的盲点问题;图根导线布设为支导线形式,用全站仪测出图根点的坐标,进行细(碎)部测量,满足了1∶500地籍测量中各项精度要求. 相似文献