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根据【关键词:
遥感图像,注意力机制,YOLOv4,MobileNetv3,深度可分离卷积
】搜索到相关结果
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关键词
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FAIR
1
M-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
光学
遥感图像
飞机目标识别算法
作者:
胡楠
李润生
王载武
来源:
影像技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
飞机识别
深度学习
Faster
描述:
光学
遥感图像
中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学
遥感图像
进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学
遥感图像
中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。
光学
遥感图像
飞机目标识别算法
作者:
胡楠
李润生
王载武
来源:
影像技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
飞机识别
深度学习
Faster
描述:
光学
遥感图像
中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学
遥感图像
进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学
遥感图像
中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
光学
遥感图像
目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
光学
遥感图像
目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
描述:
基于深度学习的光学
遥感图像
飞机检测算法
基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
作者:
陈勇刚
刘康妮
王帅
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
双向门控循环神经网络
故障诊断
航空设备故障
知识图谱
描述:
针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题,利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率,并通过一种以
注意力机制
(Attention)结合
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
描述:
分为故障特征提取和分类诊断两个过程:引入TCN框架,在保证故障数据训练时序逻辑的基础上,实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建,融合通道
注意力机制
增强了高质量特征的权重;基于LGBM模型实现对特征
基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
作者:
郭晓静
贠玉晶
徐晓慧
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
协方差分析
描述:
为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种
注意力机制
与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合
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