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- 基于航空图像的目标检测算法Trans＿YOLOv5
- 作者： 文青 伍欣 敖斌 李宽 殷建平 来源： 计算机技术与发展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 Transformer YOLOv5 圆形平滑标签 小目标检测 Swin
- 描述： 角度回归问题转换为分类问题，提高角度标签检测的精度。针对航空图像小目标检测问题，将Swin Transformer集成于YOLOv5框架中，提升模型对小目标的检测效果，并配合注意力机制模块，提高全局表征
- 改进的YOLOv5s遥感影像机场场面飞机小目标识别
- 作者： 张新君 赵春霖 来源： 电光与控制 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制 遥感影像 Transformer YOLOv5s 小目标检测 Swin
- 描述： 进行优化，引入Swin Transformer以获得更多关于目标物体的特征信息；同时对骨干网络中的模块做了修剪；此外，模型中还添加了坐标注意力机制来提升特征提取和融合效果。对于遥感数据集进行了
- 混合注意力特征增强的航空图像目标检测
- 作者： 管文青 周世斌 张国鹏 来源： 计算机工程与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 旋转目标检测 注意力机制 Transformer
- 描述： DOTA航空数据集上对HA-Net进行评估，在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%，较基准网络，mAP分别提升了2.38个百分点和3.62个百分点。在HRSC2016数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU