基于注意力機制的遙感圖像車輛目標檢測
摘 要:為了更好地通過遙感圖像監(jiān)測地面交通流量,應對日趨復雜的路況問題,提出了一種基于YOLOX的全新的一階段目標檢測網絡AEYOLO(AttentionEnhanced YOLO)。采用混合注意力加強的SCACSP特征增強模塊,很大程度上抑制了背景信息,突出了目標的顯著特征,用解耦頭部代替耦合頭,大大提高了網絡的收斂速度和性能。(剩余10743字)
目錄
- 基于DBSCAN算法的改進RR...
- 基于混合加密的電力網絡數據安全...
- 基于相位相關和Harris紋理...
- 顯著性特征重構下的海上鉆井作業(yè)...
- 基于HLS的自動白平衡算法實現...
- 基于注意力機制的遙感圖像車輛目...
- 高光譜成像特征重構下的巖土體斜...
- YOLOESD 基于改進YOL...
- 多波束聲吶技術應用設計...
- 煤礦井紅外熱成像中的多尺度融合...
- 基于關鍵點匹配和深度特征的水電...
- 擬合稀疏信號的可穿戴設備混合現...
- 基于超像素分割與三維空間的智慧...
- 三維激光點云數據映射下的變電站...
- 基于MFBN YOLOv5輸電...
- 基于符號秩統(tǒng)計量的非參數階段累...
- 基于數字孿生技術的電力設備RF...
- 采用Jetson嵌入式平臺的L...
- 含光儲充的低壓配電網凈負荷區(qū)間...
- 基于機器學習與含水率影響因子的...
- 基于傳感物聯(lián)網數據融合和線性支...
- 應用自檢機器人與關聯(lián)規(guī)則的大數...
- 改進型卡爾曼濾波法的風電場諧波...
- 基于深度學習和上下文感知算法的...
- 基于高斯模型和YOLOv3的光...
- 基于形式化方法的程序代碼合并分...
- 基于數字孿生的包裝車間監(jiān)測平臺...
- 基于機械臂3D陶土打印技術及其...
- 基于弱無回溯模式匹配算法的敏感...
- 微服務架構下煙草信息化網絡異常...
- 基于改進UNet網絡的PCB...