面向媒体融合的深度学习训练数据集研究
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.
数据库 媒体融合 深度学习 计算机视觉
张智军 王倩 席岩 王磊
国家新闻出版广电总局广播科学研究院 北京工商大学
国内会议
杭州
中文
59-63
2017-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）