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基于显著图数据增强的飞行器识别与检测算法
1
作者
陈鹏鹏
邢晨光
+4 位作者
刘波
王若
王思博
孙舒凡
陈远泽
《航空科学技术》
2023年第11期118-124,共7页
数据增强技术能够有效解决民用航空等领域机器学习模型训练数据严重不足的问题,对于提升智能模型的性能至关重要。为此,针对航空领域飞行器识别和检测的典型应用场景,本文提出基于显著图的数据增强方法,在不同种类的飞行器数据集上分别...
数据增强技术能够有效解决民用航空等领域机器学习模型训练数据严重不足的问题,对于提升智能模型的性能至关重要。为此,针对航空领域飞行器识别和检测的典型应用场景,本文提出基于显著图的数据增强方法,在不同种类的飞行器数据集上分别进行分类和检测试验。试验结果表明,在飞行器目标检测数据集上,利用本文提出的数据增强方法可以提升飞行器目标检测精度。
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关键词
航空人工智能
机器学习
深度学习
飞行器目标识别
数据增强
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职称材料
题名
基于显著图数据增强的飞行器识别与检测算法
1
作者
陈鹏鹏
邢晨光
刘波
王若
王思博
孙舒凡
陈远泽
机构
中国航空系统工程研究所
北京航空航天大学
出处
《航空科学技术》
2023年第11期118-124,共7页
基金
航空科学基金(2022Z071020002)。
文摘
数据增强技术能够有效解决民用航空等领域机器学习模型训练数据严重不足的问题,对于提升智能模型的性能至关重要。为此,针对航空领域飞行器识别和检测的典型应用场景,本文提出基于显著图的数据增强方法,在不同种类的飞行器数据集上分别进行分类和检测试验。试验结果表明,在飞行器目标检测数据集上,利用本文提出的数据增强方法可以提升飞行器目标检测精度。
关键词
航空人工智能
机器学习
深度学习
飞行器目标识别
数据增强
Keywords
aviation artificial intelligence
machine learning
deep learning
aircraft target recognition
data augmentation
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于显著图数据增强的飞行器识别与检测算法
陈鹏鹏
邢晨光
刘波
王若
王思博
孙舒凡
陈远泽
《航空科学技术》
2023
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