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- 基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
- 作者： 刘志 杨江涛 许新云 来源： 工业控制计算机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 注意力机制 YOLOv4 MobileNetv3 深度可分离卷积
- 描述： 针对在遥感图像飞机检测任务中精度较低、实时性差的问题，提出了一种改进YOLOv4遥感图像检测的算法。该算法采用轻量级网络MobileNetV3代替YOLOv4最初的特征提取网络，保证其特征提取能力
- 基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
- 作者： 单慧琳 吕宗奎 付相为 胡宇翔 段修贤 张银胜 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 特征上采样 图像处理 目标检测 多尺度特征融合
- 描述： 针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题，提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法。设计了以可辨别特征提取
- 基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测
- 作者： 葛海婷 杨铁梅 来源： 太原科技大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 RCNN 深度学习 目标检测 Mask
- 描述： 网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测，改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度，并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
- 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
- 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。
- 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。