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首页> 根据【关键词:卷积神经网络,YOLOv5,光学飞机目标检测,Ghostnet】搜索到相关结果 4 条

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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取: 作者： 陈凯强高鑫闫梦龙张跃孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取深度学习遥感航空影像; 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取: 作者： 陈凯强高鑫闫梦龙张跃孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取深度学习遥感航空影像; 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取: 作者： 陈凯强高鑫闫梦龙张跃孙显 来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 卷积神经网络 建筑物提取深度学习遥感航空影像; 描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测: 作者： 徐俊峰张保明余东行林雨准郭海涛 来源： 遥感学报 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 多特征融合变化检测飞机目标遥感多元变化检测; 描述： 的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。

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