关键词
基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测
作者: 夏一帆     赵凤军     王樱洁     王春乐   来源: 电讯技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   合成孔径雷达(SAR)   特征融合   飞机检测  
描述: 飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
基于卷积神经网络的遥感影像飞机检测技术研究
作者: 魏万军   来源: 兰州大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   遥感影像   特征融合   阴影处理   飞机检测  
描述: 基于卷积神经网络的遥感影像飞机检测技术研究
基于卷积神经网络的遥感影像飞机检测技术研究
作者: 魏万军   来源: 兰州大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   遥感影像   特征融合   阴影处理   飞机检测  
描述: 基于卷积神经网络的遥感影像飞机检测技术研究
基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测
作者: 朱明明   许悦雷   马时平   李帅   马红强   来源: 光学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 区域卷积神经网络   特征融合   图像处理   软判决   飞机检测  
描述: 提出了一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进
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