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根据【关键词:
卷积神经网络,YOLOv5,光学飞机目标检测,Ghostnet
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关键词
基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
作者:
李鑫
李香蓉
汪诚
李秋良
李卓越
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
机器视觉
YOLOv5
表面缺陷检测
描述:
针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现训练效果的提升;其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制,在通道注意力的基础上嵌入坐标信息,提高对小缺陷目标的检测能力;最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss,在加快模型收敛的同时提高预测框回归精度。实验表明,本文提出的YOLOv5-CE模型,相比原YOLOv5s网络,在检测速度几乎没有下降的情况下m AP值提高了1.2%,达到了98.5%,能够实现对航空发动机四种常见类型缺陷的高效智能检测。
航空轮胎有限元分析
作者:
刘坤
苏彤
王典
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
模糊不变
目标识别
描述:
由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变
卷积神经网络
模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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