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提高深度模型小目标检测性能的解决方法综述
被引量:
2
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作者
邹志华
罗会兰
(
指导
)
《上海电机学院学报》
2023年第2期97-104,共8页
小目标检测一直以来都是计算机视觉领域极具价值且有挑战性的任务。现有的大多数检测算法不能很好地解决小目标检测困难的问题。小目标检测技术广泛应用于卫星遥感、智慧交通、国防安全和工业自动化等领域,具有重要的实用价值。针对近...
小目标检测一直以来都是计算机视觉领域极具价值且有挑战性的任务。现有的大多数检测算法不能很好地解决小目标检测困难的问题。小目标检测技术广泛应用于卫星遥感、智慧交通、国防安全和工业自动化等领域,具有重要的实用价值。针对近年来基于深度学习的小目标检测研究成果,对小目标检测这一研究热点进行了系统全面的分析与总结,综述了利用数据增强、超分辨率检测、特征增强和改进损失函数等提高小目标检测性能的方法,最后总结了小目标检测未来的研究方向。
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关键词
小目标检测
数据增强
超分辨率检测
特征增强
损失函数优化
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职称材料
题名
提高深度模型小目标检测性能的解决方法综述
被引量:
2
1
作者
邹志华
罗会兰
(
指导
)
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《上海电机学院学报》
2023年第2期97-104,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61862031)
江西省主要学科技术带头人领军人才计划资助项目(20213BCJ22004)
江西省学位与研究生教育教学改革研究重点项目(JXYJG-2020-120)。
文摘
小目标检测一直以来都是计算机视觉领域极具价值且有挑战性的任务。现有的大多数检测算法不能很好地解决小目标检测困难的问题。小目标检测技术广泛应用于卫星遥感、智慧交通、国防安全和工业自动化等领域,具有重要的实用价值。针对近年来基于深度学习的小目标检测研究成果,对小目标检测这一研究热点进行了系统全面的分析与总结,综述了利用数据增强、超分辨率检测、特征增强和改进损失函数等提高小目标检测性能的方法,最后总结了小目标检测未来的研究方向。
关键词
小目标检测
数据增强
超分辨率检测
特征增强
损失函数优化
Keywords
small object detection
data augmentation
super-resolution detection
feature augmentation
loss function optimization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
提高深度模型小目标检测性能的解决方法综述
邹志华
罗会兰
(
指导
)
《上海电机学院学报》
2023
2
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职称材料
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