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首页> 根据【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】搜索到相关结果 4 条

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基于改进候选区域网络的红外飞机检测: 作者： 姜晓伟王春平付强 来源： 激光与红外 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 聚类红外飞机卷积神经网络 目标检测; 描述： 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means

基于改进候选区域网络的红外飞机检测: 作者： 姜晓伟王春平付强 来源： 激光与红外 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 聚类红外飞机卷积神经网络 目标检测; 描述： 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means

航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别: 作者： 杨雪修吉宏刘小嘉罗宁 来源： 激光与红外 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 RFBs YOLOv5 目标检测 红外图像 BiFPN; 描述： 一种基于YOLOv5的红外车辆目标检测算法，在浅层特征层引入RFBs模块，以提高小目标的感受野及检测效果，在颈部网络(Neck)部分，使用BiFPN结构，实现对底层特征的再次利用，以融合更多的特征，并

航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别: 作者： 杨雪修吉宏刘小嘉罗宁 来源： 激光与红外 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 RFBs YOLOv5 目标检测 红外图像 BiFPN; 描述： 一种基于YOLOv5的红外车辆目标检测算法，在浅层特征层引入RFBs模块，以提高小目标的感受野及检测效果，在颈部网络(Neck)部分，使用BiFPN结构，实现对底层特征的再次利用，以融合更多的特征，并

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