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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