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基于Ghost模块的改进YOLOv5目标检测算法
被引量:
4
1
作者
李宇翔
王帅
+2 位作者
陈伟
田子建
侯麟朔
《现代电子技术》
2023年第3期29-34,共6页
现有以YOLOv5为代表的目标检测技术,存在骨干网络对特征提取不充分以及颈部层未高效融合浅层位置信息和深层高级语义信息等问题,这会导致检测精度较低,小目标误检、漏检。针对此问题,从兼顾实时性与检测精度出发,对YOLOv5进行改进,提出...
现有以YOLOv5为代表的目标检测技术,存在骨干网络对特征提取不充分以及颈部层未高效融合浅层位置信息和深层高级语义信息等问题,这会导致检测精度较低,小目标误检、漏检。针对此问题,从兼顾实时性与检测精度出发,对YOLOv5进行改进,提出一种改进网络YOLOv5-CBGhost。首先在骨干网络中引入Ghost模块对模型进行轻量化处理,引入CA模块来更好地获得全局感受野,提高模型获取目标位置的准确度;然后借鉴双向加权特征金字塔网络,对原PAN结构进行改进,有效减少了特征冗余以及参数量,并通过跨层加权连接融合更多特征,提高了模型的目标检测精度;最后,增加多检测头以获取图片更丰富的高层语义信息,有效增加了检测精度。通过在PASCAL VOC2007+2012数据集上实验,YOLOv5-CBGhost的目标精度达到81.8%,相较于YOLOv5s,提高了3.0%,计算量减少42.5%,模型大小减少3.5%。
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关键词
目标检测
YOLOv5改进
Ghost模块
模型处理
pan结构
改进
特征融合
下载PDF
职称材料
PAN基碳纳米微球的制备及表征
2
作者
周刚
董瑞蛟
+3 位作者
张幼维
毛章卓
赵炯心
吴承训
《合成技术及应用》
2008年第3期39-42,共4页
通过种子乳液聚合得到聚丙烯腈/聚甲基丙烯酸甲酯(PAN/PMMA)核壳结构的纳米微球。将经冷冻干燥后得到的PAN/PMMA纳米微球进行预氧化和炭化处理,成功制备出粒径为50 nm的碳纳米微球(Carbon Nanospheres,CNSs)。并利用光散射、傅立叶红外...
通过种子乳液聚合得到聚丙烯腈/聚甲基丙烯酸甲酯(PAN/PMMA)核壳结构的纳米微球。将经冷冻干燥后得到的PAN/PMMA纳米微球进行预氧化和炭化处理,成功制备出粒径为50 nm的碳纳米微球(Carbon Nanospheres,CNSs)。并利用光散射、傅立叶红外线光谱(FTIR)、透射电镜(TEM)等技术对所合成的PAN/PMMA纳米微球和CNSs进行分析。实验结果表明,PMMA的加入有利于降低PAN基CNSs的粒径,且炭化温度在500~600℃之间得到的CNSs的分散性最好。
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关键词
碳纳米微球
纳米材料
pan
/PMMA核壳
结构
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职称材料
基于改进YOLO-v3的无人机遥感图像农村地物分类
被引量:
2
3
作者
雷荣智
杨维芳
苏小宁
《电子设计工程》
2023年第3期178-184,共7页
随着新农村的建设,农业用地的规划和利用也变得至关重要。针对传统地物分类方法效率低、自动化程度不高等问题,提出基于YOLO-v3改进模型的农村地物检测分类方法。该方法在YOLO-v3的Res4结构的基础上添加SPP层,有效地提升了模型对多尺寸...
随着新农村的建设,农业用地的规划和利用也变得至关重要。针对传统地物分类方法效率低、自动化程度不高等问题,提出基于YOLO-v3改进模型的农村地物检测分类方法。该方法在YOLO-v3的Res4结构的基础上添加SPP层,有效地提升了模型对多尺寸目标的适应能力,在一定程度上提高了模型的泛化能力。同时,在FPN层添加PAN结构,增加了定位信息的语义特征,对于模型的检测精度提升明显。实验结果表明,提出的改进YOLO-v3模型在Air数据集的mAP达到了0.726,相较YOLO-v3模型,在精度、检测效率和模型的泛化能力上都有所提升。
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关键词
改进YOLO-v3
农村地物分类
无人机遥感图像
SPP
pan结构
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职称材料
题名
基于Ghost模块的改进YOLOv5目标检测算法
被引量:
4
1
作者
李宇翔
王帅
陈伟
田子建
侯麟朔
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
内蒙古煤矿安全监察局鄂尔多斯监察分局
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
2023年第3期29-34,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52074305)。
文摘
现有以YOLOv5为代表的目标检测技术,存在骨干网络对特征提取不充分以及颈部层未高效融合浅层位置信息和深层高级语义信息等问题,这会导致检测精度较低,小目标误检、漏检。针对此问题,从兼顾实时性与检测精度出发,对YOLOv5进行改进,提出一种改进网络YOLOv5-CBGhost。首先在骨干网络中引入Ghost模块对模型进行轻量化处理,引入CA模块来更好地获得全局感受野,提高模型获取目标位置的准确度;然后借鉴双向加权特征金字塔网络,对原PAN结构进行改进,有效减少了特征冗余以及参数量,并通过跨层加权连接融合更多特征,提高了模型的目标检测精度;最后,增加多检测头以获取图片更丰富的高层语义信息,有效增加了检测精度。通过在PASCAL VOC2007+2012数据集上实验,YOLOv5-CBGhost的目标精度达到81.8%,相较于YOLOv5s,提高了3.0%,计算量减少42.5%,模型大小减少3.5%。
关键词
目标检测
YOLOv5改进
Ghost模块
模型处理
pan结构
改进
特征融合
Keywords
target detection
YOLOv5 improvement
Ghost module
model processing
pan
structure improvement
feature fusion
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
PAN基碳纳米微球的制备及表征
2
作者
周刚
董瑞蛟
张幼维
毛章卓
赵炯心
吴承训
机构
东华大学材料学院纤维改性国家重点实验室
出处
《合成技术及应用》
2008年第3期39-42,共4页
基金
国家自然科学基金(200604006)资助
文摘
通过种子乳液聚合得到聚丙烯腈/聚甲基丙烯酸甲酯(PAN/PMMA)核壳结构的纳米微球。将经冷冻干燥后得到的PAN/PMMA纳米微球进行预氧化和炭化处理,成功制备出粒径为50 nm的碳纳米微球(Carbon Nanospheres,CNSs)。并利用光散射、傅立叶红外线光谱(FTIR)、透射电镜(TEM)等技术对所合成的PAN/PMMA纳米微球和CNSs进行分析。实验结果表明,PMMA的加入有利于降低PAN基CNSs的粒径,且炭化温度在500~600℃之间得到的CNSs的分散性最好。
关键词
碳纳米微球
纳米材料
pan
/PMMA核壳
结构
Keywords
CNSs
nano-material
pan
/PMMA core-shell structure
分类号
TB383.1 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于改进YOLO-v3的无人机遥感图像农村地物分类
被引量:
2
3
作者
雷荣智
杨维芳
苏小宁
机构
兰州交通大学测绘与地理信息学院
甘肃省地理国情监测工程实验室
地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心
出处
《电子设计工程》
2023年第3期178-184,共7页
基金
国家自然科学基金(42061076)
十三五首批国家重点研发计划课题(2016YFB0501802)
兰州交通大学优秀平台支持(201806)。
文摘
随着新农村的建设,农业用地的规划和利用也变得至关重要。针对传统地物分类方法效率低、自动化程度不高等问题,提出基于YOLO-v3改进模型的农村地物检测分类方法。该方法在YOLO-v3的Res4结构的基础上添加SPP层,有效地提升了模型对多尺寸目标的适应能力,在一定程度上提高了模型的泛化能力。同时,在FPN层添加PAN结构,增加了定位信息的语义特征,对于模型的检测精度提升明显。实验结果表明,提出的改进YOLO-v3模型在Air数据集的mAP达到了0.726,相较YOLO-v3模型,在精度、检测效率和模型的泛化能力上都有所提升。
关键词
改进YOLO-v3
农村地物分类
无人机遥感图像
SPP
pan结构
Keywords
improved YOLO-v3
classification of rural features
UAV remote sensing image
SPP
pan
structure
分类号
TN959.3 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Ghost模块的改进YOLOv5目标检测算法
李宇翔
王帅
陈伟
田子建
侯麟朔
《现代电子技术》
2023
4
下载PDF
职称材料
2
PAN基碳纳米微球的制备及表征
周刚
董瑞蛟
张幼维
毛章卓
赵炯心
吴承训
《合成技术及应用》
2008
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进YOLO-v3的无人机遥感图像农村地物分类
雷荣智
杨维芳
苏小宁
《电子设计工程》
2023
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
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