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首页>
根据【关键词:
遥感图像,目标检测,飞机目标,YOLOv8算法
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关键词
基于改进候选区域网络的红外飞机检测
作者:
姜晓伟
王春平
付强
来源:
激光与红外
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
红外飞机
卷积神经网络
目标检测
描述:
为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的
目标检测
模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
基于改进候选区域网络的红外飞机检测
作者:
姜晓伟
王春平
付强
来源:
激光与红外
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
红外飞机
卷积神经网络
目标检测
描述:
为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的
目标检测
模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别
作者:
杨雪
修吉宏
刘小嘉
罗宁
来源:
激光与红外
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
RFBs
YOLOv5
目标检测
红外图像
BiFPN
描述:
一种基于YOLOv5的红外车辆
目标检测
算法,在浅层特征层引入RFBs模块,以提高小目标的感受野及检测效果,在颈部网络(Neck)部分,使用BiFPN结构,实现对底层特征的再次利用,以融合更多的特征,并
航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别
作者:
杨雪
修吉宏
刘小嘉
罗宁
来源:
激光与红外
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
RFBs
YOLOv5
目标检测
红外图像
BiFPN
描述:
一种基于YOLOv5的红外车辆
目标检测
算法,在浅层特征层引入RFBs模块,以提高小目标的感受野及检测效果,在颈部网络(Neck)部分,使用BiFPN结构,实现对底层特征的再次利用,以融合更多的特征,并
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