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根据【关键词:
遥感图像,改进YOLOv5网络,多尺度,CioU
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关键词
基于
遥感图像
飞行器目标的细分类方法研究
作者:
曾妍庆
来源:
国防科技大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
前背景分割
飞行器细分类
特征度量
混淆社区
描述:
基于
遥感图像
飞行器目标的细分类方法研究
一种基于级联神经网络的飞机检测方法
作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
描述:
由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,
遥感图像
中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移
改进YOLO V3
遥感图像
飞机识别应用
作者:
郑志强
刘妍妍
潘长城
李国宁
来源:
电光与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
Densenet
遥感图像
means
卷积神经网络
飞机识别
k
V3
描述:
为了准确识别
遥感图像
中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块
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