关键词
结合多尺度共享编码的半监督网络航空影像语义分割
作者: 李佳田   杨汝春   姚彦吉   贺日兴   阿晓荟   吕少云   来源: 测绘学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 语义分割   半监督     从解码器   航空影像   多尺度共享编码器  
描述: 在半监督语义分割中,主要采用编码-主从解码器结构使无标签样本参与计算以提高分割精度,但编码器的连续下采样操作易丢失浅层细节特征,从而导致地物边界分割不完整。为此,本文提出结合多尺度共享编码的半监督
航空图像超分辨率重构技术
作者: 李新芳   来源: 现代电子技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   重构   超分辨率   仿真实验  
描述: 为了过滤掉航空图像中的模糊因素,获取高质量的航空图像,提出基于先验信息的航空图像超分辨率重构方法,采用基于互信息的航空序列图像配准方法完成航空图像的配准,通过最大信息熵复原方法对配准后的图像序列进行
混合注意力特征增强的航空图像目标检测
作者: 管文青     周世斌     张国鹏   来源: 计算机工程与应用 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   旋转目标检测   注意力机制   Transformer  
描述: 针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点,提出一种新的航空图像检测网络,称为混合注意力网络(hybrid attention network, HA-Net)。在主干网络中设计同时兼顾
基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
作者: 张佳     冯婕     张骏鹏     朱潇雨   来源: 航空科学技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   注意力机制   高效目标检测   卷积神经网络  
描述: 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
一种面向航空图像的自适应目标计数模型
作者: 魏畅   关佶红   张毅超   李文根   来源: 计算机科学 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   回归计数   高斯卷积   结构相似性   目标计数  
描述: 小等突出问题。高清航空遥感图像的广泛使用使大范围目标计数成为可能。然而,面向航空图像的目标计数任务存在目标尺度差异大、分布密集、方向不确定等挑战,现有基于低空图像的目标检测计数模型和回归计数模型均无
基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法
作者: 郭璠   李小虎   朱洪   唐琎   来源: 红外与毫米波学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   特征提取   图像配准   特征匹配   远红外  
描述: 航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种
一种面向航空图像的自适应目标计数模型
作者: 魏畅   关佶红   张毅超   李文根   来源: 计算机科学 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   回归计数   高斯卷积   结构相似性   目标计数  
描述: 小等突出问题。高清航空遥感图像的广泛使用使大范围目标计数成为可能。然而,面向航空图像的目标计数任务存在目标尺度差异大、分布密集、方向不确定等挑战,现有基于低空图像的目标检测计数模型和回归计数模型均无
基于多光谱航空图像的农田生长异常区域实时分割模型
作者: 胡海洋     陈健     张丽莲     杨林楠   来源: 湖北农业科学 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   农田生长异常区域   多光谱   DeepLabv3+   SegFormer   UNet  
描述: 基于多光谱航空图像的农田生长异常区域实时分割模型
基于航空图像的目标检测算法Trans_YOLOv5
作者: 文青     伍欣     敖斌     李宽     殷建平   来源: 计算机技术与发展 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   Transformer   YOLOv5   圆形平滑标签   小目标检测   Swin  
描述: 与自然图像的检测算法相比较,航空图像的检测存在目标角度随机、目标尺度变化剧烈、小目标密集、图像背景复杂等问题。针对这一系列难题,提出适用于航空图像检测的Trans-YOLOv5算法。修改YOLOv5
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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