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一种改进YOLOv3的学校场所目标识别方法
被引量:
1
1
作者
高锦风
陈玉
+2 位作者
魏永明
李剑南
江若楠
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期531-539,共9页
基于遥感影像进行特定场所类型的识别在智慧城市规划、土地利用分析、平安城市建设等多方面都具有重要意义。然而,不同场所的环境景观属性(如道路和停车场等)比较复杂,难以用传统的分类或目标识别方法基于简单的规则进行识别。卷积神经...
基于遥感影像进行特定场所类型的识别在智慧城市规划、土地利用分析、平安城市建设等多方面都具有重要意义。然而,不同场所的环境景观属性(如道路和停车场等)比较复杂,难以用传统的分类或目标识别方法基于简单的规则进行识别。卷积神经网络具有较强的空间信息挖掘能力,尝试对著名的YOLOv3模型进行改进,提出一种名为YOLO-S-CIoU的新模型,用于学校场所目标的识别。主要改进工作包括:1)使用SRXnet模块替换YOLOv3中的Darknet53模块以提高特征学习能力;2)利用complete-IoU loss(CIoU loss)优化边界框的回归;3)基于自制的学校场所样本数据集(SS数据集)进行训练和验证。实验结果表明,YOLO-S-CIoU的平均精度(AP)达到96.46%;参数量为226 MB。与改进前YOLOv3相比,YOLO-S-CIoU实现了参数量9 MB的下降以及AP 2.3%的提升。此外,在新疆图木舒克市和烟台市区域遥感影像中对学校场所目标识别,召回率比YOLOv3分别提高37.5%和42.2%。这表明改进后的网络模型在不同地理区域的遥感影像识别中具有更强的鲁棒性和更高的识别能力。
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关键词
YOLO-S-CIoU
SE-ResNeXt
CIoU
loss
特定场所识别
遥感
学校
识别
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题名
一种改进YOLOv3的学校场所目标识别方法
被引量:
1
1
作者
高锦风
陈玉
魏永明
李剑南
江若楠
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
天津市城市规划设计研究总院有限公司天津市智慧城市规划企业重点实验室
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期531-539,共9页
基金
兵团科技攻关项目(2017DB005-01)资助。
文摘
基于遥感影像进行特定场所类型的识别在智慧城市规划、土地利用分析、平安城市建设等多方面都具有重要意义。然而,不同场所的环境景观属性(如道路和停车场等)比较复杂,难以用传统的分类或目标识别方法基于简单的规则进行识别。卷积神经网络具有较强的空间信息挖掘能力,尝试对著名的YOLOv3模型进行改进,提出一种名为YOLO-S-CIoU的新模型,用于学校场所目标的识别。主要改进工作包括:1)使用SRXnet模块替换YOLOv3中的Darknet53模块以提高特征学习能力;2)利用complete-IoU loss(CIoU loss)优化边界框的回归;3)基于自制的学校场所样本数据集(SS数据集)进行训练和验证。实验结果表明,YOLO-S-CIoU的平均精度(AP)达到96.46%;参数量为226 MB。与改进前YOLOv3相比,YOLO-S-CIoU实现了参数量9 MB的下降以及AP 2.3%的提升。此外,在新疆图木舒克市和烟台市区域遥感影像中对学校场所目标识别,召回率比YOLOv3分别提高37.5%和42.2%。这表明改进后的网络模型在不同地理区域的遥感影像识别中具有更强的鲁棒性和更高的识别能力。
关键词
YOLO-S-CIoU
SE-ResNeXt
CIoU
loss
特定场所识别
遥感
学校
识别
Keywords
YOLO-S-CIoU
SE-ResNeXt
CIoU loss
specific place identification
remote sensing
school identification
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进YOLOv3的学校场所目标识别方法
高锦风
陈玉
魏永明
李剑南
江若楠
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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