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首页> 根据【关键词:航空发动机,实时检测,叶片损伤,深度学习,目标检测,孔探检测】搜索到相关结果 4 条

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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

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望: 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; 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。

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望: 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; 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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