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根据【关键词:
改进YOLOv5s,细粒度识别,特征融合,目标检测,遥感飞机影像
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关键词
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
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