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根据【关键词:
目视航空图,增强地图,目标检测,表达方法,小目标要素
】搜索到相关结果
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关键词
基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者:
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源:
计算机仿真
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述:
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点,通过聚类分析的方法调整先验框尺寸,同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
1
%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD
目标检测
算法。
基于CenterNet的航空遥感图像
目标检测
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
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
基于注意力机制的航空图像旋转框
目标检测
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
描述:
,并预测粗糙包围盒与分类分数;最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理,进一步提升检测精度,得到最后的分类和回归结果.实验结果表明,该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.7
1
%,优于其他先进的旋转框
目标检测
方法.
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
作者:
谢奇芳
来源:
中国地质大学(北京)
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
高分辨率遥感影像
卷积神经网络
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
面向遥感影像飞机
目标检测
的模型压缩技术研究与应用
作者:
徐晗智
来源:
中国电子科技集团公司电子科学研究院
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感影像
目标检测
模型压缩
系统设计
描述:
面向遥感影像飞机
目标检测
的模型压缩技术研究与应用
基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者:
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源:
计算机仿真
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述:
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点,通过聚类分析的方法调整先验框尺寸,同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
1
%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD
目标检测
算法。
基于CenterNet的航空遥感图像
目标检测
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
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
基于注意力机制的航空图像旋转框
目标检测
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
描述:
,并预测粗糙包围盒与分类分数;最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理,进一步提升检测精度,得到最后的分类和回归结果.实验结果表明,该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.7
1
%,优于其他先进的旋转框
目标检测
方法.
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
作者:
谢奇芳
来源:
中国地质大学(北京)
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
高分辨率遥感影像
卷积神经网络
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
面向遥感影像飞机
目标检测
的模型压缩技术研究与应用
作者:
徐晗智
来源:
中国电子科技集团公司电子科学研究院
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感影像
目标检测
模型压缩
系统设计
描述:
面向遥感影像飞机
目标检测
的模型压缩技术研究与应用
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