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根据【关键词:
感兴趣区域,实时,极轻量,目标检测,港口,航空影像,嵌入式
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基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤
实时
检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足
实时
检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
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:
获得更丰富的特征表示,从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机
目标检测
实验,同时比较不同检测算法的性能;再以NWPU VHR-
1
0数据集验证模型的泛化性和稳定性
基于Faster R-CNN的轻量化遥感图像军用飞机检测模型
作者:
党玉龙
叶成绪
来源:
激光杂志
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
目标检测
Faster
军用飞机
描述:
遥感图像军用飞机
目标检测
对侦察预警和情报分析等领域具有重要意义。针对该任务中图像背景复杂、目标尺度变化大和分布密集等挑战,提出了一种基于Faster R-CNN的轻量化检测模型。该模型使用残差拆分
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
一种RetinaNet与SE融合的航空取证
目标检测
算法
作者:
刘克
潘广煜
郑大国
顾佼佼
孟春英
来源:
现代防御技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据均衡
目标检测
航空取证
SE模块
通道注意力
RetinaNet
描述:
针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证
目标检测
算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE
基于卷积神经网络的航空遥感图像
目标检测
研究
作者:
宋琦
来源:
西安电子科技大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLO
R
CNN
卷积神经网络
目标检测
航空遥感图像
描述:
基于卷积神经网络的航空遥感图像
目标检测
研究
基于卷积神经网络的遥感图像飞机
目标检测
研究
作者:
仉长涛
来源:
河北工业大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
语义信息
卷积神经网络
特征融合
语义分割
目标检测
描述:
基于卷积神经网络的遥感图像飞机
目标检测
研究
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
一种RetinaNet与SE融合的航空取证
目标检测
算法
作者:
刘克
潘广煜
郑大国
顾佼佼
孟春英
来源:
现代防御技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据均衡
目标检测
航空取证
SE模块
通道注意力
RetinaNet
描述:
针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证
目标检测
算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE
基于卷积神经网络的航空遥感图像
目标检测
研究
作者:
宋琦
来源:
西安电子科技大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLO
R
CNN
卷积神经网络
目标检测
航空遥感图像
描述:
基于卷积神经网络的航空遥感图像
目标检测
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