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- 基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法
- 作者： 陈益方 张上 冉秀康 王杰 来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： GAM注意力机制 可变形卷积 合成孔径雷达 飞机目标检测 网络重构
- 描述： 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像飞机目标检测算法存在模型复杂度较高、检测效果差、泛化能力弱等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像
- 基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
- 作者： 张武 刘秀清 来源： 国外电子测量技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLOv5 合成孔径雷达 飞机目标细粒度识别
- 描述： 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题，提出了一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先
- 基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
- 作者： 张武 刘秀清 来源： 国外电子测量技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLOv5 合成孔径雷达 飞机目标细粒度识别
- 描述： 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题，提出了一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先
- SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望
- 作者： 罗汝 赵凌君 何奇山 计科峰 匡纲要 来源： 雷达学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可解释人工智能 合成孔径雷达 深度学习 飞机目标 目标检测与识别
- 描述： 合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大
- 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
- 基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
- 作者： 钟聃 李铁虎 李诚 来源： 光子学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 机场场面 迁移学习 特征金字塔网络 飞机目标检测
- 描述： 提出了一种改进的深度学习模型，旨在解决检测问题。首先基于迁移学习，微调预训练模型，提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次，融入调整模块以增加深层特征图的感受野，提升模型的鲁棒性。引入特征金字塔网络，融合不同尺度的特征信息，进一步增强多尺度特征提取能力。最后，优化了检测头，融合轻量化的分类和回归并行分支，平衡了目标检测的准确性和实时性。构建了易于拓展的Aeroplane数据集，并对所提方法进行了实验验证。结果表明，所提模型在单架飞机、相互遮挡的飞机和小飞机的检测中平均精度分别提高了4.9%、4.0%和4.4%。所提方法在不同环境下表现优于其他经典方法，包括各类遮挡和夜间、雾天等复杂场景，具有良好的场景鲁棒性。