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根据【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】搜索到相关结果 4 条
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卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
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作者：
漆昇翔
裘旭益
张伟
来源：
航空电子技术
年份：
2019
文献类型 ：
期刊
关键词：
卷积神经网络
计算机视觉
深度学习
航空航天
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描述：
从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
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卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
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作者：
漆昇翔
裘旭益
张伟
来源：
航空电子技术
年份：
2019
文献类型 ：
期刊
关键词：
卷积神经网络
计算机视觉
深度学习
航空航天
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描述：
从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
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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。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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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。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
