基于深度学习的海战场图像目标识别

• 作者: 单连平 窦强
• 来源期刊: 指挥控制与仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 图像识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2019.01.001

摘要

近年来,卷积神经网络在图像分类、图像检索和物体检测等领域的表现越来越出色,针对深度学习在海战场图像目标识别中应用的研究越来越丰富.首先归纳了图像目标识别系统中常用深度学习技术的理论和发展历程,然后对比分析了传统识别技术与深度学习技术、基于区域建议的R-CNN系列模型与基于回归的YOLO模型的优势和缺陷,梳理了深度学习技术在海战场图像目标识别中的应用现状,最后展望了未来海战场图像目标识别技术的可能发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单连平		4	12	2.0	3.0
2	窦强	海军驻七一六所军事代表室	2	11	2.0	2.0