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首页> 根据【关键词:遥感图像,飞机检测,多尺度融合,锚框】搜索到相关结果 3 条

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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FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法: 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; 描述： 进行抑制；使用图像级标签代替目标级标签进行CNN训练、以及使用图像的CNN底层特征图制作像素级标签来训练FCN。实验表明，本模型获得了95.78%的准确率、98.98%的召回率、0.9735的F1分数，具有优异的检测性能和良好的泛化能力。

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