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光学遥感图像的目标检测方法研究
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作者 杨嘉诚 石翠萍 +2 位作者 苗随悦 陈杰 刘雪微 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2022年第5期40-46,共7页
如何利用获取的高分辨率遥感图像进行精确的目标检测,是目前需要解决的一个重要问题。提出以一种基于改进YOLO算法的卷积神经网络,给出的模型采用CSPDrakNet为基本网络,并融合Foucs网络模块以进行光学遥感图像的目标检测,以提高目标检... 如何利用获取的高分辨率遥感图像进行精确的目标检测,是目前需要解决的一个重要问题。提出以一种基于改进YOLO算法的卷积神经网络,给出的模型采用CSPDrakNet为基本网络,并融合Foucs网络模块以进行光学遥感图像的目标检测,以提高目标检测精度。实验结果表明,提出网络的平均检测精度高达92.98%,比DrakNet53基本网络提高了8.55%,且检测时间低于YOLOv3,YOLOv4网络,具有更快的检测速度。 展开更多
关键词 目标检测 光学遥感 深度学习 卷积神经网络 CSPDrakNet
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