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

基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

作者： 杜泽星   殷进勇   杨建   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  

描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测

基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

作者： 杜泽星   殷进勇   杨建   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  

描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测

SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

作者： 罗汝     赵凌君     何奇山     计科峰     匡纲要   来源： 雷达学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可解释人工智能   合成孔径雷达   深度学习   飞机目标   目标检测与识别  

描述： 提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述，深入分析

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

作者： 晁安娜   刘坤   来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  

描述： 卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

作者： 晁安娜   刘坤   来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  

描述： 卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。

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。