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改进的用于军用车辆目标检测的RetinaNet 被引量:5
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作者 李昂 王晟全 +2 位作者 郑宝玉 陈济颖 纪佳馨 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第10期78-82,98,共6页
目标检测作为信息技术学界的热门话题,无论是科研院校,还是大型的技术型企业,都在追寻着最优秀的目标检测算法,RetinaNet技术的提出者FacebookAI团队参考了大量目标检测的案例,使其在目标检测领域成为炙手可热的方法,它比YOLOv3更加优秀... 目标检测作为信息技术学界的热门话题,无论是科研院校,还是大型的技术型企业,都在追寻着最优秀的目标检测算法,RetinaNet技术的提出者FacebookAI团队参考了大量目标检测的案例,使其在目标检测领域成为炙手可热的方法,它比YOLOv3更加优秀,也没有Fastest R-CNN复杂,十分适用于对指定特征目标的识别。就RetinaNet在军用车辆目标检测方面展开了研究,并提出了一点改进意见。 展开更多
关键词 RetinaNet 目标检测 AI 图像智能库
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