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首页> 根据【关键词:旋翼参数估计,注意力机制,SKNet,SENet,多任务卷积神经网络】搜索到相关结果 23 条

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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的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。

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的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。

基于两阶段迁移学习的Multi-scale SE-ResNet50深度卷积神经网络的多标签航空图像分类问题研究: 作者： 刘乙萱苏鑫 来源： 数学的实践与认识 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 ResNet50 航空图像分类多标签多尺度特征融合迁移学习; 描述： 的提取;利用两阶段迁移学习优化模型初始化参数,进一步提高模型精度和泛化能力.实验结果表明,算法在UCM多标签数据集上的macro-F1为98.4%,分别高于MobileNet v2,VGG16

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