基于深度卷积神经网络的舰载机轮廓关键点检测算法

• 作者: 朱兴动 田少兵 范加利 王正
• 来源期刊: 兵工自动化
• 关键词: 深度学习 关键点检测 深度残差网络 特征金字塔网络 舰载机
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 系统建模与仿真|System Modeling and Simulation
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TJ85
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2021.06.014

摘要

为解决航母舰载机已有关键点检测算法的检测性能不高且对遮挡关键点检测效果差的问题,提出一种基于深度残差网络和特征金字塔网络的舰载机轮廓关键点检测算法.通过提取舰载机关键点深层图像特征及对不同尺度的特征进行融合,实验分析目标检测算法、特征提取网络和输入图像大小等因素对关键点检测算法性能的影响,并与其他关键点检测算法进行实验对比.结果表明,该算法能取得最优效果.