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面向遥感图像实时目标检测任务的轻量级神经网络设计与实现
面向遥感图像实时目标检测任务的轻量级神经网络设计与实现
作者:
郑海生
王雪纯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感图像
目标检测
轻量级神经网络
摘要:
神经网络的表征能力给遥感图像目标检测任务提供了一个的便捷工具.然而,目前主流神经网络模型计算代价高限制了其在遥感图像实时目标检测任务的应用.提出一种轻量级神经网络模型用于遥感图像实时目标检测.实验结果表明,文中提出的方法在保持与Yolov3检测精度相当的情况下,模型大小约为Yolov3的十五分之一,网络模型在目标检测精度以及计算开销上可达到更好的均衡.
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YOLOv3
全卷积神经网络
遥感图像
目标检测
基于CNN的轻量级神经网络单幅图像超分辨率研究
卷积神经网络
轻量级神经网络
单幅图像超分辨率
图像增强
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相关文献总数
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文献信息
篇名
面向遥感图像实时目标检测任务的轻量级神经网络设计与实现
来源期刊
电脑与电信
学科
关键词
遥感图像
目标检测
轻量级神经网络
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
基金项目
研究方向
页码范围
18-22
页数
5页
分类号
TP751
字数
语种
中文
DOI
五维指标
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轻量级神经网络
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期刊影响力
电脑与电信
主办单位:
广东省对外科技交流中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-6609
CN:
44-1606/TN
开本:
大16开
出版地:
广州市连新路171号国际科技中心B108室
邮发代号:
创刊时间:
1995
语种:
chi
出版文献量(篇)
8962
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13
总被引数(次)
9565
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