关键词
作者: 周文骏     黄硕     张宁     宋传龙     赵宇轩     段一帆     徐国庆   来源: 光学精密工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   目标检测   DETR网络   SAR图像  
描述:
作者: 许雅玺     鲁健平   来源: 科技和产业 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  
描述:
基于改进YOLOX的机场场面飞机目标检测
作者: 赵元棣     罗琳璐   来源: 计算机仿真 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   机场场面   飞机目标检测  
描述: 机场场面飞机实时监控是远程塔台系统的基础。为实现对机场场面飞机目标快速而准确的检测,提出一种基于YOLOX融合注意力机制的机场场面飞机目标检测方法。在加强特征提取网络中引入卷积块注意力模块,增大对
改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
作者: 伍济钢     文港     杨康   来源: 振动与冲击 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   卷积神经网络   故障诊断   航空发动机转子  
描述: 考虑到航空发动机的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进注意力机制的航空发动机转子系统智能故障诊断方法对航空发动机转子
基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测
作者: 夏一帆     赵凤军     王樱洁     王春乐   来源: 电讯技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   合成孔径雷达(SAR)   特征融合   飞机检测  
描述: 目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善
混合注意力特征增强的航空图像目标检测
作者: 管文青     周世斌     张国鹏   来源: 计算机工程与应用 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   旋转目标检测   注意力机制   Transformer  
描述: 针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点,提出一种新的航空图像检测网络,称为混合注意力网络(hybrid attention network, HA-Net)。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构,利用注意力消除背景噪音,使密集目标边界更加清晰,提升密集目标特征提取能力;在特征融合前,提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像特征信息,增强不同尺度目标的表示能力;在特征融合时设计特征重构模块重新调整特征金字塔的特征信息,此模块混合了跨尺度空间注意力和非局部通道注意力,可以减少不必要信息的干扰,提升多尺度目标的检出率。在DOTA航空数据集上对HA-Net进行评估,在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%,较基准网络,mAP分别提升了2.38个百分点和3.62个百分点。在HRSC2016数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。
基于改进PSPNet网络的航空发动机烧蚀类损伤检测
作者: 陈纪宗     付茂洺   来源: 计算机仿真 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   语义分割   深度学习  
描述: 基于改进PSPNet网络的航空发动机烧蚀类损伤检测
基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
作者: 张佳     冯婕     张骏鹏     朱潇雨   来源: 航空科学技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   注意力机制   高效目标检测   卷积神经网络  
描述: 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
作者: 曾慧     张芹   来源: 机械设计与研究 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   特征融合   故障诊断   深度学习  
描述: 基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
作者: 田青林   秦凯   陈俊   李瑶   陈雪娇   来源: 光学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   图像处理   变化检测   空洞卷积   特征金字塔  
描述: 提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
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