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根据【关键词:坐标注意力机制,遥感影像,Transformer,YOLOv5s,小目标检测,Swin 】搜索到相关结果 97 条
基于卷积神经网络的遥感影像 飞机目标检测技术研究
作者:
胡庆
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感影像
卷积神经网络
特征融合
细粒度识别
飞机检测
描述:
基于卷积神经网络的遥感影像 飞机目标检测技术研究
基于色彩和纹理特征的航空RGB影像水域范围提取
作者:
郭攀
来源:
山西建筑
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
纹理
遥感影像
水域
色彩
RGB航空影像
描述:
简述了一种综合水体颜色和纹理特征的影像分割方法,并介绍了其具体的研究方法及方案,从纹理和色彩特征在提取中的对比、不同提取条件效率对比两方面,对实验结果进行了分析,为今后类似研究提供参考。
基于卷积神经网络的遥感影像 飞机目标检测技术研究
作者:
胡庆
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感影像
卷积神经网络
特征融合
细粒度识别
飞机检测
描述:
基于卷积神经网络的遥感影像 飞机目标检测技术研究
一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法
作者:
李明阳
鲁之君
曹东晶
曹世翔
来源:
航天返回与遥感
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
Transformer
Encoder
轨迹预测
Transformer编码器
飞机目标
神经网络
LSTM模型
描述:
为了解决飞机目标机动数据集缺失的问题,文章利用运动学建模生成了丰富的轨迹数据集,为网络训练提供了必要的数据支持。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难及时序预测方法难以提取时空特征的问题,提出了一种结合Transformer编码器和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的飞机目标轨迹预测方法,即Transformer-Encoder-LSTM模型。新模型可同时提供LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力。通过与一些经典神经网络模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到0.22,显著优于CNN-LSTMAttention模型的0.35。相比其他网络,该算法能够提取复杂轨迹中的隐藏特征,在面对飞机连续转弯、大机动转弯的复杂轨迹时,能够保证模型的鲁棒性,提升了对于复杂轨迹预测的准确性。
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像 飞机目标检测
作者:
周绍鸿
方新建
刘鑫怡
张潆丹
严盛
来源:
机电工程技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
RCNN
深度学习
Faster
迁移学习
描述:
为了提高遥感影像 飞机目标检测的准确性和泛化能力,需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限,初始训练需要消耗大量算力和时间,容易出现过拟合现象
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测
作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
描述:
针对遥感影像 飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测
作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
描述:
针对遥感影像 飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测
作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
描述:
针对遥感影像 飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测
作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
描述:
针对遥感影像 飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像 飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
基于改进Faster-RCNN的遥感影像 飞机目标检测算法研究
作者:
周绍鸿.
来源:
安徽理工大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
遥感影像
RCNN
深度学习
Faster
飞机目标检测
描述:
基于改进Faster-RCNN的遥感影像 飞机目标检测算法研究