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李文斌,何冉,
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关键词
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F
1
值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F
1
值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
FCN
遥感图像
CNN
目标检测
像素级标签
描述:
进行抑制;使用图像级标签代替目标级标签进行CNN训练、以及使用图像的CNN底层特征图制作像素级标签来训练FCN。实验表明,本模型获得了95.78%的准确率、98.98%的召回率、0.9735的F
1
分数,具有优异的检测性能和良好的泛化能力。
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