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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于改进YOLOv5的
航空发动机
表面缺陷检测模型
作者:
李鑫
李香蓉
汪诚
李秋良
李卓越
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
机器视觉
YOLOv5
表面缺陷检测
描述:
针对目前
航空发动机
表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现
基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究
作者:
侯宇青阳
全吉成
魏湧明
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
显著性提取
遥感影像
目标检测
深度学习
描述:
从多分辨遥感图像特点、
深度学习
网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测
航空轮胎有限元分析
作者:
刘坤
苏彤
王典
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
模糊不变
目标识别
描述:
由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积
神经网络
模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
基于
深度学习
的高分辨率遥感影像飞机掩体检测方法
作者:
史姝姝
陈永强
王樱洁
王春乐
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
深度学习
旋转框
遥感
描述:
高分辨率遥感影像数据集。对比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3和YOLOX等5个
深度学习
目标检测模型的综合性能,结果表明,在飞机掩体影像数据集上YOLOX模型表现更佳
基于
深度学习
的光学遥感图像飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
基于
深度学习
的光学遥感图像飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
基于
深度学习
的光学遥感图像飞机检测算法
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