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- 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
- 作者： 杜泽星 殷进勇 杨建 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 目标检测 半监督学习 生成式对抗网络
- 描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测目标的边缘特征信息和深层语义特征。通过结合两种粒度的生成式对抗网络的判别器网络模型,设计了目标检测网络模型。实验结果表明,本文所设计的这种半监督学习训练方法有着更快的收敛速度,并且在训练时需要的标记样本更少。
- 基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法
- 作者： 刘晨 郑恩让 张桐 来源： 科学技术与工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 飞机检测 多尺度融合 锚框
- 描述： 基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法
- 基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
- 作者： 晁安娜 刘坤 来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 卷积神经网络 飞机识别 深度学习
- 描述： 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。
- 卫星遥感图像中飞机识别算法的研究
- 作者： 袁红江 来源： 聊城大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像 飞机识别 SIFT算法 自动阈值分割
- 描述： 卫星遥感图像中飞机识别算法的研究
- 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
- 作者： 常洪彬 来源： 吉林大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像 注意力机制 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
- 基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测
- 作者： 张义德 胡长雨 胡春育 来源： 光电子技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 卷积神经网络 微调 迁移学习 飞机检测
- 描述： 提出一种CNN的遥感图像飞机检测的方法。首先获得预训练好的CNN,然后通过参数迁移获得五层卷积层模型参数,接着利用遥感图像对第五层卷积层进行微调获得一个特征提取器。将特征提取器用于提取遥感图像训练集的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。
- 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F1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F1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。