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根据【关键词:
自适应阈值焦点损失,YOLOv10,合成孔径雷达,目标检测,上下文聚合模块
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关键词
基于FCN与CNN的遥感影像飞机
目标检测
方法
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
FCN
遥感图像
CNN
目标检测
像素级标签
描述:
针对遥感影像飞机
目标检测
中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题,提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括:候选区域选取、CNN
基于深度神经网络的遥感图像飞机
目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机
目标检测
的准确率、召回率和F
1
值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
基于深度神经网络的遥感图像飞机
目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机
目标检测
的准确率、召回率和F
1
值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机
目标检测
作者:
姚相坤
万里红
霍宏
方涛
来源:
计算机工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
卷积神经网络
多结构网络
目标检测
高分遥感影像
描述:
传统的遥感影像
目标检测
方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数
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