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根据【关键词:DETR,Transformer,知识蒸馏,滑动窗口,航空目标检测】搜索到相关结果 22 条
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改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
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作者:
刘丽
张硕
白宇昂
李宇健
张初夏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
目标检测
YOLOv8
模型剪枝
军事飞机
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描述:
改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
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改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
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作者:
刘丽
张硕
白宇昂
李宇健
张初夏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
目标检测
YOLOv8
模型剪枝
军事飞机
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描述:
改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
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多普勒激光雷达的飞机尾涡识别方法
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作者:
潘卫军
张庆宇
张强
李华
吴郑源
来源:
激光技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
尾涡识别
Burnham速度模型
Hallock
滑动窗口
多普勒激光雷达
波形匹配
信号处理
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描述:
,建立了雷达飞机尾涡探测的径向速度标准模型,引入滑动窗口思想,提出一种基于波形相似度匹配的方法,对尾涡进行自动识别,并给出了详细的算法流程;利用实测的激光雷达风场及雷达底层数据和假设检验方法对该识别方法
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多普勒激光雷达的飞机尾涡识别方法
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作者:
潘卫军
张庆宇
张强
李华
吴郑源
来源:
激光技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
尾涡识别
Burnham速度模型
Hallock
滑动窗口
多普勒激光雷达
波形匹配
信号处理
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描述:
,建立了雷达飞机尾涡探测的径向速度标准模型,引入滑动窗口思想,提出一种基于波形相似度匹配的方法,对尾涡进行自动识别,并给出了详细的算法流程;利用实测的激光雷达风场及雷达底层数据和假设检验方法对该识别方法
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基于BERT和知识蒸馏的航空维修领域命名实体识别
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作者:
顾佼佼
翟一琛
姬嗣愚
宗富强
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
词向量增强
伪标签增强
航空维修文本
命名实体识别
BERT
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描述:
向量表示,连接CRF模型得到序列的全局最优结果,在自建数据集上进行实验,F1值达到0.861。为压缩模型参数,使用训练好的BERT-CRF模型生成伪标签数据,结合知识蒸馏技术指导参数量较少的学生模型
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基于BERT和知识蒸馏的航空维修领域命名实体识别
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作者:
顾佼佼
翟一琛
姬嗣愚
宗富强
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
词向量增强
伪标签增强
航空维修文本
命名实体识别
BERT
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描述:
向量表示,连接CRF模型得到序列的全局最优结果,在自建数据集上进行实验,F1值达到0.861。为压缩模型参数,使用训练好的BERT-CRF模型生成伪标签数据,结合知识蒸馏技术指导参数量较少的学生模型
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混合注意力特征增强的航空图像目标检测
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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
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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。
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基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
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作者:
马依琳
陶慧玲
董启文
王晔
来源:
华东师范大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
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描述:
发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.
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基于Transformer的航空目标检测算法
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作者:
季长清
高志勇
秦静
汪祖民
来源:
无线电工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
倾斜目标
Transformer
深度学习
航空检测
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描述:
;最后针对倾斜目标检测的问题,通过边界框边缘感知向量表示任意角度的倾斜目标。在DOTA 1.0和SSDD+数据集上的部分测试结果表明,此方法的平均精度分别为72.39%和79.98%,证明了TF-BBAVectors模型算法的有效性。
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基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
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作者:
马依琳
陶慧玲
董启文
王晔
来源:
华东师范大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
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描述:
发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.