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- 基于改进退化网络的航空零件超分辨率重建方法
- 作者： 杨海马 肖啸天 刘瑾 李筠 张大伟 廖宏锴 来源： 兰州交通大学学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer 航空精密零件检测 超分辨 失焦图像恢复 Swin
- 描述： 基于改进退化网络的航空零件超分辨率重建方法
- 改进的YOLOv5s遥感影像机场场面飞机小目标识别
- 作者： 张新君 赵春霖 来源： 电光与控制 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制 遥感影像 Transformer YOLOv5s 小目标检测 Swin
- 描述： 小目标检测识别测试实验，改进后的YOLOv5s网络的mAP值为0.837 5,比YOLOv5s网络模型提高了0.022 5。实验结果表明，改进后的YOLOv5s网络模型对比YOLO系列网络和EfficientDet模型有效地提高了识别准确率、召回率以及mAP值，并且在训练时间上也比YOLOv5s减少了1/12。
- 基于航空图像的目标检测算法Trans＿YOLOv5
- 作者： 文青 伍欣 敖斌 李宽 殷建平 来源： 计算机技术与发展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 Transformer YOLOv5 圆形平滑标签 小目标检测 Swin
- 描述： 与自然图像的检测算法相比较，航空图像的检测存在目标角度随机、目标尺度变化剧烈、小目标密集、图像背景复杂等问题。针对这一系列难题，提出适用于航空图像检测的Trans-YOLOv5算法。修改YOLOv5算法中数据预处理模块以及后处理方法，增加一个目标角度标签的处理，使其适用于目标角度随机的航空图像。针对后续出现的边界问题，引入CSL(Circular Smooth Label,圆形平滑标签)将标签角度回归问题转换为分类问题，提高角度标签检测的精度。针对航空图像小目标检测问题，将Swin Transformer集成于YOLOv5框架中，提升模型对小目标的检测效果，并配合注意力机制模块，提高全局表征能力，使网络模型更加关注于待检测的目标对象。在DOTAv2.0航空图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性，检测结果达到60.98%mAP,与原YOLOv5算法检测结果相比提高10.85百分点，与官网公布的竞赛最佳结果相比提高2.01百分点。
- 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 作者： 文青. 来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular 损失函数 注意力机制 Transformer YOLOv5 Smooth Label Swin
- 描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 作者： 文青. 来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular 损失函数 注意力机制 Transformer YOLOv5 Smooth Label Swin
- 描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 作者： 文青. 来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular 损失函数 注意力机制 Transformer YOLOv5 Smooth Label Swin
- 描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 作者： 文青. 来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular 损失函数 注意力机制 Transformer YOLOv5 Smooth Label Swin
- 描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
- 作者： 文青. 来源： 东莞理工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： Circular 损失函数 注意力机制 Transformer YOLOv5 Smooth Label Swin
- 描述： 基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究