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根据【关键词:
遥感图像,R,CNN,目标检测,Faster,军用飞机
】搜索到相关结果
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计算机与数字工程
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激光杂志
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关键词
基于Faster R-CNN的轻量化
遥感图像
军用飞机
检测模型
作者:
党玉龙
叶成绪
来源:
激光杂志
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
目标检测
Faster
军用飞机
描述:
遥感图像
军用飞机目标检测
对侦察预警和情报分析等领域具有重要意义。针对该任务中图像背景复杂、目标尺度变化大和分布密集等挑战,提出了一种基于Faster R-CNN的轻量化检测模型。该模型使用残差拆分
光学
遥感图像
飞机目标识别算法
作者:
胡楠
李润生
王载武
来源:
影像技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
飞机识别
深度学习
Faster
描述:
光学
遥感图像
中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学
遥感图像
进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学
遥感图像
中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。
光学
遥感图像
飞机目标识别算法
作者:
胡楠
李润生
王载武
来源:
影像技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
飞机识别
深度学习
Faster
描述:
光学
遥感图像
中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学
遥感图像
进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学
遥感图像
中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。
基于Faster R-CNN算法实现航空照片的
目标检测
与识别
作者:
夏晨翕
何智杰
王森弘
景益娟
来源:
网络安全与数据治理
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
DIOR数据集
R
CNN
MMDetection框架
Faster
目标检测与识别
描述:
基于深度学习的
目标检测
与识别技术旨在提升信息提取的时效性和
目标检测
的准确性,推动数据优势经由知识优势转化为决策与行动优势,对于科技发展有重大意义。基于Faster R-CNN的网络架构,采用基于
基于Faster R-CNN算法实现航空照片的
目标检测
与识别
作者:
夏晨翕
何智杰
王森弘
景益娟
来源:
网络安全与数据治理
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
DIOR数据集
R
CNN
MMDetection框架
Faster
目标检测与识别
描述:
基于深度学习的
目标检测
与识别技术旨在提升信息提取的时效性和
目标检测
的准确性,推动数据优势经由知识优势转化为决策与行动优势,对于科技发展有重大意义。基于Faster R-CNN的网络架构,采用基于
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:
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
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:
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
一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机
目标检测
算法
作者:
谭振宇
江刚武
刘建辉
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
R
RPN网络
目标检测
Faster
CNN模型
飞机
特征图
描述:
一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机
目标检测
算法
一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机
目标检测
算法
作者:
谭振宇
江刚武
刘建辉
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
R
RPN网络
目标检测
Faster
CNN模型
飞机
特征图
描述:
一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机
目标检测
算法
基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
作者:
李广帅
苏娟
李义红
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
R
CNN
上下文信息
Align
浅层特征增强
Faster
飞机检测
ROI
描述:
在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分析领域,飞机目标作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset),以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明,相比原始的Faster R-CNN算法,本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。
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