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根据【关键词:遥感图像,深度学习,目标检测,YOLOv8,飞机目标】搜索到相关结果 717 条
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基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
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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
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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。
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基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
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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
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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。
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基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
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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
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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
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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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。
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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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。
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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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。
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基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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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。
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基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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作者:
杜泽星
殷进勇
杨建
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
图像处理
目标检测
半监督学习
生成式对抗网络
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描述:
基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法
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作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
FCN
遥感图像
CNN
目标检测
像素级标签
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描述:
针对遥感影像飞机目标检测中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题,提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括:候选区域选取、CNN
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基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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作者:
杜泽星
殷进勇
杨建
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
图像处理
目标检测
半监督学习
生成式对抗网络
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描述:
基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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