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题名基于多分支上下文融合的空对地目标检测算法
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作者
何明
朱梓涵
翟绪龙
翟政
郝程鹏
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机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
联勤保障部队沈阳联勤保障中心
中国科学院声学研究所
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2023年第3期91-98,共8页
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基金
江苏省重点研发计划资助项目(BE2021729,SBE2021710041)。
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文摘
无人机的智能应用是当下研究的热点,为实现高效实时的无人机对地目标检测,提出了一种应用于边缘设备的轻量级空对地目标检测算法MBCF-YOLO。引入深度可分离卷积,优化原有的骨干网络。在颈部网络中添加嵌入循环注意力机制的小目标检测分支,提高对小微目标的检测精度和特征融合的能力。将焦点损失函数与损失秩挖掘结合,改进原有的损失函数,以改善空对地数据集的数据失衡问题。对该算法模型进行了多组对照实验以及实机应用,结果表明,与当前其他算法相比,MBCF-YOLO算法在VisDrone2021数据集上的准确性和延迟之间实现了更好的平衡。
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关键词
空对地目标检测
网络轻量化
循环注意力机制
小目标检测
特征融合
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Keywords
air to ground target detection
network lightweight
circulatory attention mechanism
small target detection
feature fusion
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分类号
V279.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
TJ8
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名藜科杂草诱杀甜菜大龟甲初报
被引量:3
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作者
张秀荣
宋东宝
文力正
海军
翟绪龙
席景会
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机构
解放军农牧大学农学农机系
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出处
《长江蔬菜》
1999年第1期23-24,共2页
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文摘
在甜菜田内利用灰藜等藜科杂草引诱甜菜大龟甲成虫取食产卵,然后集中消灭,减轻其对甜菜的危害,是一项可行措施。
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关键词
甜菜大龟甲
甜菜
藜科杂草
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Keywords
Cassida nebulosa L,
Beet
Chenopodium album L. weed
Tempt
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分类号
S566.3
[农业科学—作物学]
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