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根据【关键词:
YOLOv7,tiny,深度学习,Ghost卷积,飞机起落架,缺陷检测
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利用可变形模板匹配的图像相减法模拟航空发动机外观
缺陷检测
技术研究
作者:
宋静怡
王慧博
卫晶
来源:
机电工程技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
图像相减
仿射变换
可变形模板匹配
缺陷检测
描述:
利用可变形模板匹配的图像相减法模拟航空发动机外观
缺陷检测
技术研究
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
作者:
周绍鸿
方新建
刘鑫怡
张潆丹
严盛
来源:
机电工程技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
RCNN
深度学习
Faster
迁移学习
描述:
为了提高遥感影像飞机目标检测的准确性和泛化能力,需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限,初始训练需要消耗大量算力和时间,容易出现过拟合现象。因此,需要优化模型结构和训练过程。针对上述问题,首先引入一种迁移学习的策略,在Faster-RCNN模型训练之前,加载MS COCO数据集预先训练好的权重,使模型快速收敛,节约了大量的训练时间。然后以ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络,更好地利用深层次的语义信息,在此基础上结合FPN网络,并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框,通过融合多尺度特征图以获得更丰富的特征表示,从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机目标检测实验,同时比较不同检测算法的性能;再以NWPU VHR-10数据集验证模型的泛化性和稳定性,实验结果表明:改进的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%;在NWPU VHR-10数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和改进Faster-RCNN的网络结构,可以实现在数据量较少的情况下高精度目标检测,且泛化能力较强,所提方法可以利用于其他目标检测和识别,具有较好的推广意义。
基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
作者:
刘裕芸
刘春阳
周绍鸿
张永城
王德金
来源:
机电工程技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
数据增强
RCNN
深度学习
Faster
飞机目标检测
描述:
基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
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