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根据【关键词:
Circular,损失函数,注意力机制,Transformer,YOLOv5,Smooth,Label,Swin
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关键词
基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
作者:
王兴隆
尹昊
丁俊峰
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
场面监视雷达
注意力机制
Transformer
数据融合
广播式自动相关监视
描述:
结果表明,该方法有效降低了单一监视源的监视误差,且融合效果优于基于
注意力机制
的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法,平均绝对误差分别提升了2.20%、
1
4.32%和33.94%。
基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
作者:
王兴隆
尹昊
丁俊峰
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
场面监视雷达
注意力机制
Transformer
数据融合
广播式自动相关监视
描述:
结果表明,该方法有效降低了单一监视源的监视误差,且融合效果优于基于
注意力机制
的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法,平均绝对误差分别提升了2.20%、
1
4.32%和33.94%。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归
损失函数
定义为EIOU
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归
损失函数
定义为EIOU
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归
损失函数
定义为EIOU
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归
损失函数
定义为EIOU
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