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- 基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
- 作者： 姚相坤 万里红 霍宏 方涛 来源： 计算机工程 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 卷积神经网络 多结构网络 目标检测 高分遥感影像
- 描述： 传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层
- 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： 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
- 基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机目标检测
- 作者： 王惠中 文学 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 特征融合 目标检测 YOLOv4
- 描述： 针对在遥感图像上对飞机目标检测的精度低问题，论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感，进而提高算法的平均检测精度；另外，利用K-means++算法产生
- 基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究
- 作者： 张德银 赵志恒 谢逸戈 黄少晗 来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 目标检测 飞机目标 YOLOv8算法
- 描述： 为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题，提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先，将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中，使其能提取复杂背景下的飞机小目标
- 基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
- 作者： 单慧琳 吕宗奎 付相为 胡宇翔 段修贤 张银胜 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 特征上采样 图像处理 目标检测 多尺度特征融合
- 描述： 针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题，提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法。设计了以可辨别特征提取
- 基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测
- 作者： 葛海婷 杨铁梅 来源： 太原科技大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 RCNN 深度学习 目标检测 Mask
- 描述： 针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题，将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络，提高算法的特征提取能力；通过改进NMS非极大值抑制网络，优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测，改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度，并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
- 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： 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。
- 基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
- 作者： 王思雨 高鑫 孙皓 郑歆慰 孙显 来源： 雷达学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 合成孔径雷达(SAR) 数据增强 视觉显著性 飞机检测 卷积神经网络(CNN)
- 描述： 的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像
- 基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
- 作者： 王思雨 高鑫 孙皓 郑歆慰 孙显 来源： 雷达学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 合成孔径雷达(SAR) 数据增强 视觉显著性 飞机检测 卷积神经网络(CNN)
- 描述： 的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像