原文服务方: 计算机测量与控制       
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基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法
YOLOv5
飞行员异常行为识别
航空安全
目标检测
数据增强
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目标检测
行人遮挡检测
随机擦除
Res2Net
注意力机制
Confluence
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
深度学习
目标检测
注意力
模型压缩
通道剪枝
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于 YOLOv5架构改进的电磁信号 目标识别方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科 其他
关键词 深度学习;目标检测;电磁信号识别;自适应空间特征融合;MobileNet
年,卷(期) 2024,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 243-250,294
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.11.034
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习;目标检测;电磁信号识别;自适应空间特征融合;MobileNet
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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