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区域提取网络结合自适应池化网络的机场检测
被引量：
5
1
作者
辛鹏
许悦雷
+2 位作者
马时平
李帅
吕超
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期102-108,共7页
针对传统机场检测方法准确率低、虚警率高、耗时长等问题,借鉴深度卷积神经网络的架构,提出一种改进的区域提取网络和自适应池化网络结合的机场快速检测方法.将二分类网络引入区域提取网络以筛除一些定位较差的候选区域和背景区域,结合...
针对传统机场检测方法准确率低、虚警率高、耗时长等问题,借鉴深度卷积神经网络的架构,提出一种改进的区域提取网络和自适应池化网络结合的机场快速检测方法.将二分类网络引入区域提取网络以筛除一些定位较差的候选区域和背景区域,结合自适应池化的检测网络对机场候选区域进行识别,通过复用网络结构和学习的特征参数来达到快速检测的目的.仿真结果表明,与两种典型的机场检测方法相比,所提方法在测试集上取得更高准确率和更低虚警率的同时,极大地提高了检测速度,达到了精准、快速检测机场的目的.
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关键词
机场检测
卷积神经
网络
区域提取网络
自适应池化
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职称材料
题名
区域提取网络结合自适应池化网络的机场检测
被引量：
5
1
作者
辛鹏
许悦雷
马时平
李帅
吕超
机构
空军工程大学航空航天工程学院
中国人民解放军
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期102-108,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372167
61379104)
文摘
针对传统机场检测方法准确率低、虚警率高、耗时长等问题,借鉴深度卷积神经网络的架构,提出一种改进的区域提取网络和自适应池化网络结合的机场快速检测方法.将二分类网络引入区域提取网络以筛除一些定位较差的候选区域和背景区域,结合自适应池化的检测网络对机场候选区域进行识别,通过复用网络结构和学习的特征参数来达到快速检测的目的.仿真结果表明,与两种典型的机场检测方法相比,所提方法在测试集上取得更高准确率和更低虚警率的同时,极大地提高了检测速度,达到了精准、快速检测机场的目的.
关键词
机场检测
卷积神经
网络
区域提取网络
自适应池化
Keywords
airport detection
convolutional neural networks
region proposal networks
adaptive pooling
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区域提取网络结合自适应池化网络的机场检测
辛鹏
许悦雷
马时平
李帅
吕超
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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