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基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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  
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。
基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
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  
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。
基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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  
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
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  
描述:
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  
描述:
联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
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  
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
基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
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  
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
基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
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  
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
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: 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
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: 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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