关键词
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者: 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源: 航空电子技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  
描述: 为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后
基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
作者: 常洪彬   李文举   李文辉   来源: 吉林大学学报(理学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  
描述: 针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者: 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源: 航空电子技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  
描述: 为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后
基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
作者: 常洪彬   李文举   李文辉   来源: 吉林大学学报(理学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  
描述: 针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
作者: 王浩桐   来源: 宁夏大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   SSD算法   目标检测   k   Means聚类  
描述: 基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
作者: 王浩桐   来源: 宁夏大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   SSD算法   目标检测   k   Means聚类  
描述: 基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
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