基于特征解耦的少样本遥感飞机图像增广算法

作者： 刘牧云     卞春江     陈红珍   来源： 计算机工程与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   数据增广   变分自编码器   特征解耦   小样本学习   图像生成  

描述： 差异性大的特性提出了一种基于特征解耦的小样本图像生成方法 FD-VAE，并在FAIR1M-Aircraft和MAR20两个细粒度遥感飞机数据集上进行测试，与多种先进的图像生成方法相比，FD-VAE

基于SKNet注意力机制的飞机类型识别算法

作者： 舒振宇     秦昊   来源： 中南民族大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增广   SKNet注意力   飞机类型识别  

描述： SKNet注意力与数据增广的飞机类型识别算法.以ResNeXt101网络作为基础网络，改进CBAM注意力提出并行的通道-空间注意力PCSA并嵌入可选择卷积模块的不同分支，得到PCSA-SK注意力，将其

基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

作者： 赵一铭     王佩瑾     刁文辉     孙显     邓波   来源： 南京大学学报(自然科学) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 元学习   SAR图像分类   通道注意力模块   预训练   小样本学习  

描述： 和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验，证明和当前常用的小样本学习方法相比，构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率，在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%，在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

作者： 赵一铭     王佩瑾     刁文辉     孙显     邓波   来源： 南京大学学报(自然科学) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 元学习   SAR图像分类   通道注意力模块   预训练   小样本学习  

描述： 和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验，证明和当前常用的小样本学习方法相比，构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率，在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%，在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机目标检测

作者： 王惠中     文学   来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   特征融合   目标检测   YOLOv4  

描述： 针对在遥感图像上对飞机目标检测的精度低问题，论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感，进而提高算法的平均检测精度；另外，利用K-means++算法产生

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

作者： 张德银     赵志恒     谢逸戈     黄少晗   来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   目标检测   飞机目标   YOLOv8算法  

描述： 为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题，提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先，将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中，使其能提取复杂背景下的飞机小目标

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。

基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究

作者： 赵志恒.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像   深度学习   目标检测   YOLOv8   飞机目标  

描述： 基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究