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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 136 条
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基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
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作者:
常洪彬
李文举
李文辉
来源:
吉林大学学报(理学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
注意力机制
目标检测
深度学习
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描述:
针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测
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基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
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作者:
常洪彬
李文举
李文辉
来源:
吉林大学学报(理学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
注意力机制
目标检测
深度学习
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描述:
针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测
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基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
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作者:
常洪彬
来源:
吉林大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
注意力机制
深度学习
目标检测
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描述:
基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
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基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
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作者:
常洪彬
来源:
吉林大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
注意力机制
深度学习
目标检测
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描述:
基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后