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关键词
- 一种基于级联神经网络的飞机检测方法
- 作者： 王晓林 苏松志 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备 遥感图像 级联 卷积神经网络 两阶段 深度学习 飞机检测 由粗到细
- 描述： 由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移
- 一种基于级联神经网络的飞机检测方法
- 作者： 王晓林 苏松志 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备 遥感图像 级联 卷积神经网络 两阶段 深度学习 飞机检测 由粗到细
- 描述： 由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移
- 改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
- 作者： 郑志强 刘妍妍 潘长城 李国宁 来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO Densenet 遥感图像 means 卷积神经网络 飞机识别 k V3
- 描述： 了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。
- 改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
- 作者： 郑志强 刘妍妍 潘长城 李国宁 来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO Densenet 遥感图像 means 卷积神经网络 飞机识别 k V3
- 描述： 了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。
- 改进YOLOv5的军事飞机检测算法
- 作者： 王杰 张上 张岳 胡益民 来源： 无线电工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： FPGM YOLOv5s 目标检测 Loss SIOU 军事飞机
- 描述： 针对遥感图像中军事飞机目标检测存在的精度低、漏检和虚警率高等问题，提出了一种基于YOLOv5s的轻量化遥感图像军事飞机目标检测算法——YOLO-Military Aircraft
- 基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
- 作者： 何宇豪 曹学国 刘信良 蒋浩坤 王静秋 来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 实时检测 叶片损伤 深度学习 目标检测 孔探检测
- 描述： 较小损伤区域的检测，如烧蚀损伤，平均精度提高了8.1%。最后，通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验，结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%，检测速度满足实时检测需求，有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。