基于改进YOLOv3的机场停机坪目标检测方法.pptx
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基于改进YOLOv3的机场停机坪目标检测方法目录添加目录项标题YOLOv3算法原理简介核心思想算法流程优势与局限性改进YOLOv3算法的必要性实际应用中的问题算法改进的必要性改进方向探讨预期效果改进措施及实现过程数据预处理特征提取网络结构优化损失函数调整训练策略优化模型评估指标机场停机坪目标检测应用场景分析机场安全监控需求停机坪目标检测的重要性现有解决方案的局限性本方法的应用优势与效果实验设计与结果分析数据集准备与标注实验设置与参数调整实验结果展示结果分析对比性能评估与优化空间探讨结论与展望本方法的主要贡
基于改进YOLOv3的机场盲区遥感图像目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于改进YOLOv3的机场盲区遥感图像目标检测方法,首先,基于传统YOLOv3网络加入SPP混合池化提取网络结构,并提出以深度可分离卷积替代普通卷积;其次,针对小尺度目标数据集,增加了第四层金字塔加强特征提取网络,在kmeans++聚类算法的基础上提出一种线性放缩进行锚框筛选;再次,结合RSOD‑Dataset数据集设计了对照不同trick影响下的消融实验;最后通过与SSD、原Yolov3目标检测算法对比,结果表明本发明具有更优的检测效果,并在mixup数据增广后的虚拟数据集上也有良好的检
基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法.docx
基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法标题:基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法摘要:偏振成像是一种能够获取目标表面材料的光学特性的图像获取技术。在许多应用领域中,如工业制造、生物医学和安防等,偏振成像已经被广泛应用于目标检测和分类。本论文提出了一种基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法,通过结合偏振成像技术和深度学习模型,实现了对有偏振特性的目标的高效检测与识别。一、引言偏振成像技术是利用偏振光的独特性质来获取目标物体的图像。偏振成像相对于传统成像方法具有许多优势,如提供更多的物体细节、增
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基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法标题:基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法摘要:偏振成像是一种通过获取目标物体的偏振信息来实现物体检测和识别的图像处理技术。传统方法通常通过使用特定的偏振滤波器和相应的算法来提取目标的偏振信息。然而,这些方法往往具有计算量大、效率低以及对复杂环境下的目标检测效果不佳等问题。为了解决这些问题,本论文提出了一种改进的YOLOv3网络,以提高偏振成像目标检测的准确性和效率。1.引言偏振信息可以提供目标物体的细节和形状等更多的信息,因此在目标检测和识别等应用中具有广
基于改进YOLOv3的SAR图像目标检测方法.pdf
本发明涉及基于改进YOLOv3的SAR图像目标检测方法,属于雷达目标检测技术领域。所述方法包括:采集SAR图像;对SAR图像数据进行预处理,得到预处理后SAR图像数据并进行人工标注,得到SAR图像数据集并划分为训练数据集和测试数据集;建立改进YOLOv3模型,即在YOLOv3的主干网络Darknet53后增加SPP结构;简化原有YOLOv3的FPN层得FPN‑light结构;将训练数据集输入改进的YOLOv3模型中进行训练,得到训练好的改进YOLOv3模型;将测试数据集输入训练好的改进YOLOv3模型进行