关键词
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
作者: 周绍鸿.   来源: 安徽理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   遥感影像   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
作者: 周绍鸿.   来源: 安徽理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   遥感影像   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
作者: 周绍鸿     方新建     刘鑫怡     张潆丹     严盛   来源: 机电工程技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感影像   目标检测   RCNN   深度学习   Faster   迁移学习  
描述: 为了提高遥感影像飞机目标检测的准确性和泛化能力,需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限,初始训练需要消耗大量算力和时间,容易出现过拟合现象
联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
基于深度学习遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
作者: 谭振宇   来源: 战略支援部队信息工程大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: R   遥感影像   CNN算法   目标检测   深度学习   Faster   飞机目标   YOLO算法  
描述: 基于深度学习遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
基于深度学习遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
作者: 谭振宇   来源: 战略支援部队信息工程大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: R   遥感影像   CNN算法   目标检测   深度学习   Faster   飞机目标   YOLO算法  
描述: 基于深度学习遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测
作者: 葛海婷     杨铁梅   来源: 太原科技大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   RCNN   深度学习   目标检测   Mask  
描述: 针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题,将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络,提高算法的特征提取能力;通过改进NMS非极大值抑制网络,优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测,改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度,并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
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