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(1)
光子学报
(1)
关键词
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:
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HRSC20
1
6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。
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
方法研究
作者:
吕宗奎.
来源:
南京信息工程大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征提取
PyQt5
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
方法研究
基于航空高光谱遥感的黄河湿地垃圾
目标检测
与分类
作者:
吕亚利.
来源:
郑州航空工业管理学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
光谱特性分析
目标检测
航空高光谱遥感
垃圾目标分类识别
黄河湿地垃圾监测
描述:
基于航空高光谱遥感的黄河湿地垃圾
目标检测
与分类
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
技术研究
作者:
赵志恒.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
深度学习
目标检测
YOLOv8
飞机目标
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
技术研究
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