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根据【关键词:YOLO,深度学习,目标检测,叶片凸台,胶囊网络】搜索到相关结果 273 条
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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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作者:
张春雷
来源:
电子测试
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
全卷积神经网络
目标检测
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描述:
图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。
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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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作者:
张春雷
来源:
电子测试
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
全卷积神经网络
目标检测
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描述:
图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。
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基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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作者:
杜泽星
殷进勇
杨建
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
目标检测
半监督学习
生成式对抗网络
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描述:
针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测
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作者:
周文骏
黄硕
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
来源:
光学精密工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
目标检测
DETR网络
SAR图像
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描述:
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作者:
周文骏
黄硕
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
来源:
光学精密工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
目标检测
DETR网络
SAR图像
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描述:
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联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
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作者:
刘思婷
王庆栋
张力
韩晓霞
王保前
刘玉贤
来源:
遥感学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
分割
目标检测
条件随机场
飞机型号识别
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描述:
目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地
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基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
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作者:
单慧琳
吕宗奎
付相为
胡宇翔
段修贤
张银胜
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
特征上采样
图像处理
目标检测
多尺度特征融合
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描述:
的准确性。在DOTAv1数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了3.7%~18%。此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为
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基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
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作者:
姚相坤
万里红
霍宏
方涛
来源:
计算机工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
卷积神经网络
多结构网络
目标检测
高分遥感影像
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描述:
传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测结果
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测结果
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