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根据【关键词:
注意力机制,特征提取,PyQt5,深度学习,目标检测
】搜索到相关结果
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(1)
关键词
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
作者:
王兴.
来源:
长安大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空轴承
卷积神经网络
深度学习
状态识别
描述:
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
作者:
王兴.
来源:
长安大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空轴承
卷积神经网络
深度学习
状态识别
描述:
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
作者:
王兴.
来源:
长安大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空轴承
卷积神经网络
深度学习
状态识别
描述:
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
作者:
王兴.
来源:
长安大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空轴承
卷积神经网络
深度学习
状态识别
描述:
深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小
目标检测
准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小
目标检测
准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
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:
添加CBAM
注意力机制
以提升检测精度。实验结果表明:在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络,精确率(Precision)提升2.8%,召回率(Recall)提升
1
6%,平均精度(mAP)提升2.3%。结论:可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。
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:
添加CBAM
注意力机制
以提升检测精度。实验结果表明:在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络,精确率(Precision)提升2.8%,召回率(Recall)提升
1
6%,平均精度(mAP)提升2.3%。结论:可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。
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:
2023
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:
,有利于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。
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
作者:
程野.
来源:
山东大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLOv7
tiny
目标检测
深度学习
飞机维护检查
模型轻量化
描述:
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
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