基于锚框变换的单阶段旋转目标检测方法.pptx
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基于锚框变换的单阶段旋转目标检测方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO锚框变换的概念单阶段旋转目标检测方法的原理方法的优势与局限性PARTTHREE数据预处理特征提取锚框变换目标检测与识别PARTFOUR实验数据集实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTFIVE应用场景潜在应用领域方法改进方向对未来研究的启示PARTSIX总结方法的主要贡献对未来研究的建议与展望THANKYOU
基于旋转框精细定位的遥感目标检测方法研究.docx
基于旋转框精细定位的遥感目标检测方法研究摘要本论文的主要研究内容为基于旋转框精细定位的遥感目标检测方法。该方法可以有效地解决传统的遥感目标检测方法中存在的定位不精确、目标漏检等问题,为遥感图像分析提供了一种全新的方式。本文首先介绍了目标检测的研究背景,然后详细阐述了旋转框的原理和算法,最后通过实验室的对比分析,验证了该方法的可行性和优越性。关键词:遥感图像;目标检测;旋转框;精细定位;算法。一、研究背景随着遥感技术的发展,遥感图像的获取和处理已成为现代高科技领域中的重要组成部分。遥感图像中包含了大量的信息
一种基于无锚航拍图像旋转目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于无锚航拍图像旋转目标检测方法,属于计算机视觉技术领域,该方法解决了目前航拍图像下目标识别准确度低的问题,在通用数据集DOTA‑v1上的检测精度达到了74.2。包括以下步骤:首先采集航拍图像,并对其中的目标进行标注,在标注的时候,本发明使用旋转目标标注的方法;之后在FCOS网络的基础上加上旋转角度信息,并且使用新的损失函数以及新的样本分配策略,构造新的网络结构;将航拍图像数据集送入到神经网络进行训练,直至网络收敛;然后利用训练好的神经网络和权重文件来检测测试图像中的车目标并输出检测结果。
基于CNN的单阶段遥感目标检测方法研究.docx
基于CNN的单阶段遥感目标检测方法研究基于CNN的单阶段遥感目标检测方法研究摘要:随着遥感技术的快速发展,遥感图像中的目标检测具有重要的实际意义。本文针对现有的基于深度学习的目标检测方法存在的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的单阶段遥感目标检测方法。该方法结合了目标检测领域的最新研究成果,并在遥感图像数据集上进行了实验验证。实验结果表明,该方法在目标检测准确性和效率方面都取得了显著的改进。1.引言目标检测是遥感图像处理的核心任务之一。传统的目标检测方法通常基于手工设计的特征和分类器,但这种方法受
基于无锚框全框与可见框融合的遮挡行人检测方法.pdf
本发明涉及一种基于无锚框全框与可见框融合的遮挡行人检测方法,包括下列步骤:输入训练样本,利用深度卷积网络对其进行特征提取,得到特征图;用两个分支分别采用无锚框的方法,通过全连接层得到分类的置信度图与回归的热力图,来预测行人全框与可见框的中心点以及中心点对应的框的高与宽;保留全框置信度大于设定阈值的中心点,由全框中心点以及其对应的框的高与宽生成行人的全框集;对特征图上的每一个像素点其对应的框的高与宽生成该位置的行人可见框,根据行人宽高比定值展成全框;对于全框集中每个全框,通过最大交并比匹配到一个由可见框展为