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根据【关键词:
遥感图像,RCNN,深度学习,目标检测,Mask
】搜索到相关结果
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关键词
基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究
作者:
侯宇青阳
全吉成
魏湧明
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
显著性提取
遥感影像
目标检测
深度学习
描述:
从多分辨
遥感图像
特点、
深度学习
网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测
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
基于
深度学习
的高分辨率遥感影像飞机掩体检测方法
作者:
史姝姝
陈永强
王樱洁
王春乐
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
深度学习
旋转框
遥感
描述:
高分辨率遥感影像数据集。对比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3和YOLOX等5个
深度学习
目标检测
模型的综合性能,结果表明,在飞机掩体影像数据集上YOLOX模型表现更佳
基于改进YOLOv5的轻量化航空
目标检测
方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空
目标检测
需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空
目标检测
方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空
目标检测
方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空
目标检测
需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空
目标检测
方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空
目标检测
方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空
目标检测
需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空
目标检测
方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空
目标检测
方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空
目标检测
需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空
目标检测
方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小
目标检测
准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小
目标检测
准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
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。
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