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摘要:
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基于RetinaNet的SAR图像舰船目标检测
合成孔径雷达(SAR)图像
舰船目标检测
深度学习
RetinaNet
基于 NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法
合成孔径雷达图像
恒虚警率
非下采样轮廓波变换
目标检测
多尺度
基于聚类的SAR图像快速目标检测
合成孔径雷达图像
目标检测
恒虚警率检测
Mean Shift聚类
SAR图像中地面目标自动检测方法研究
多目标和单目标
SAR图像
恒虚警
Weibull分布
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 通过扩展分区特征改善SAR目标检测
来源期刊 空载雷达 学科 工学
关键词 扩展分区特征 目标检测 合成孔径雷达 恒虚警率 EF特征
年,卷(期) kzld_2003,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 43-59
页数 17页 分类号 TN958
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
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引文网络
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2003(0)
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研究主题发展历程
节点文献
扩展分区特征
目标检测
合成孔径雷达
恒虚警率
EF特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空载雷达
季刊
无锡市607信箱
出版文献量(篇)
1048
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