基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

作者： 文青.   来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular   损失函数   注意力机制   Transformer   YOLOv5   Smooth   Label   Swin  

描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

作者： 文青.   来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular   损失函数   注意力机制   Transformer   YOLOv5   Smooth   Label   Swin  

描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

作者： 文青.   来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular   损失函数   注意力机制   Transformer   YOLOv5   Smooth   Label   Swin  

描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

作者： 文青.   来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular   损失函数   注意力机制   Transformer   YOLOv5   Smooth   Label   Swin  

描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究

作者： 文青.   来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular   损失函数   注意力机制   Transformer   YOLOv5   Smooth   Label   Swin  

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基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究

作者： 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  

描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。