基于深度学习目标检测与跟踪技术的研究.pdf
2021-08-31 18:03:38 1.67MB 互联网 资料
近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一。首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结。然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析。最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向。
2021-08-31 10:20:46 6.36MB 机器视觉 深度学习 目标检测 合成孔径
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yolov5权重 8个都在
2021-08-23 13:19:18 766.63MB 深度学习 目标检测
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除了yolor-csp-x和x*全有
2021-08-23 13:19:18 1.9MB 深度学习 目标检测
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除了yolox-darknet53和yolox_x都在
2021-08-23 13:19:17 670.54MB 深度学习 目标检测
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太大 单独上传
2021-08-23 13:19:16 486.63MB 深度学习 目标检测
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太大 单独上传
2021-08-23 13:19:16 756.63MB 深度学习 目标检测
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x和x*都在
2021-08-23 13:19:14 467.18MB 深度学习 目标检测
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深度学习 目标检测 YOLO网络车辆识别检测,已经标注好了的电动车和自行车的数据集,可以直接用于训练。
2021-08-22 18:13:47 574.01MB 深度学习 目标检测 YOLO 车辆识别
基于深度学习目标检测算法的滑坡检测研究.pdf