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- 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 作者： 谷虹娴 来源： 西安工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLO 损失函数 卷积神经网络 特征融合方式 空中飞行器识别 V3
- 描述： 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 面向航空发动机油路密封管件的高鲁棒性视觉定位算法研究
- 作者： 崔俊佳 刘枭 赖铭 王绍螺 蒋浩 李光耀 来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO 机器视觉 孪生网络 视觉定位 Siamese 变化检测网络
- 描述： 航空航天行业零部件种类繁多、定制化程度高，难以进行定位夹具的开发。视觉定位技术是智能制造中的关键一环，该技术基于机器视觉确定工件位置，不需要定位夹具，能够被广泛运用于各种工况。但现有视觉定位算法只适用于少数种类的零件，泛用性不高。本文提出了一种基于YOLOv5s目标检测网络和Siamese孪生网络的新型视觉定位算法（YOLO–Siamese变化检测网络）。网络引入ConvDiff（卷积差分）模块来提升变化检测网络的特征提取效果，并采用半监督学习方法对模型进行训练。试验表明，在没有使用目标工件数据集的条件下，算法在验证集上的AP@0.5达到了99.3%,AP@0.5:0.95达到了89.6%，单帧推理时间为16.13 ms。该算法无需目标工件数据、定位精度高、运算速度快，提高了视觉定位算法的鲁棒性和泛用性。
- 基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
- 作者： 陈国炜 刘磊 郭嘉逸 潘宗序 胡文龙 来源： 中国科学院大学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 生成对抗网络 目标检测 半监督学习
- 描述： 遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作,吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法,这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像飞机目标检测中,该方法不需要标记全部用于训练的图像,只需要标记其中一小部分样本,再和大量未标记数据一起进行训练便能取得优异的检测结果。该方法结合传统的检测网络和基于GAN的半监督学习网络。在对抗训练过程中,生成器学习数据分布并生成假样本,判别器判别真假样本,同时判别器还需要从标记数据中学习类别信息。最后,判别器学习到的决策分类面不仅仅区分出标记数据,而且平行于数据分布的边界。实验证明,在存在大量可供训练的图像的基础上,减少标注数据的比例,全监督学习方法性能会大幅下降;而本文提出的半监督学习方法,由于利用了未标注的数据,能保持更好的检测性能。
- 基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
- 作者： 陈国炜 刘磊 郭嘉逸 潘宗序 胡文龙 来源： 中国科学院大学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 生成对抗网络 目标检测 半监督学习
- 描述： 遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作,吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法,这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像飞机目标检测中,该方法不需要标记全部用于训练的图像,只需要标记其中一小部分样本,再和大量未标记数据一起进行训练便能取得优异的检测结果。该方法结合传统的检测网络和基于GAN的半监督学习网络。在对抗训练过程中,生成器学习数据分布并生成假样本,判别器判别真假样本,同时判别器还需要从标记数据中学习类别信息。最后,判别器学习到的决策分类面不仅仅区分出标记数据,而且平行于数据分布的边界。实验证明,在存在大量可供训练的图像的基础上,减少标注数据的比例,全监督学习方法性能会大幅下降;而本文提出的半监督学习方法,由于利用了未标注的数据,能保持更好的检测性能。
- 基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
- 作者： 张春雷 来源： 电子测试 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 全卷积神经网络 目标检测
- 描述： 图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。
- 基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用
- 作者： 张春雷 来源： 电子测试 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 全卷积神经网络 目标检测
- 描述： 图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。
- 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
- 作者： 杜泽星 殷进勇 杨建 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 目标检测 半监督学习 生成式对抗网络
- 描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测目标的边缘特征信息和深层语义特征。通过结合两种粒度的生成式对抗网络的判别器网络模型,设计了目标检测网络模型。实验结果表明,本文所设计的这种半监督学习训练方法有着更快的收敛速度,并且在训练时需要的标记样本更少。
- 基于改进候选区域网络的红外飞机检测
- 作者： 姜晓伟 王春平 付强 来源： 激光与红外 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 聚类 红外飞机 卷积神经网络 目标检测
- 描述： 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means聚类算法的工作原理、实现流程、存在的弊端以及该算法的主要改进手段,并利用K-means聚类算法对Faster R-CNN锚点框的生成方式进行了改进。最后在CAFFE框架平台下进行了多次仿真实验,测试集来源于自建的专用于空中红外飞机检测任务的数据集,实验结果表明本文采用的改进手段可以在保证较高平均准确率AP的同时提高检测速度,并且给出了最适用于本文自建数据集利用聚类算法的k值。