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多尺度反向校正增强和无损下采样的毫米波图像目标检测方法
1
作者
叶学义
韩卓
+2 位作者
蒋甜甜
王佳欣
陈华华
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第4期50-61,共12页
针对毫米波图像中隐匿目标局部信噪比低导致检测障碍的问题,提出了一种基于多尺度反向校正增强和无损下采样的检测方法。首先设计了一种多尺度反向校正特征增强模块,在提取多尺度特征的多卷积核Res2Net上融合反向校正操作,实现大感受野...
针对毫米波图像中隐匿目标局部信噪比低导致检测障碍的问题,提出了一种基于多尺度反向校正增强和无损下采样的检测方法。首先设计了一种多尺度反向校正特征增强模块,在提取多尺度特征的多卷积核Res2Net上融合反向校正操作,实现大感受野区域对区域内相关小感受野区域卷积计算的反向校正,使得深度模型不仅能够获取更细粒度的特征,而且使宏观判别性表示贯穿多个尺度的特征信息;其次,利用非跨步卷积层的SPD-Conv实现无损下采样,缓解卷积下采样导致的信息丢失;最后,采用K-means++聚类算法生成适合隐匿目标检测任务的新锚框。实验在YOLO系列中选择了各方面性能都适中的YOLOv5s作为基础框架,针对现有的两种毫米波图像数据集(阵列图像集和线扫图像集)平均精度均值(mAP)mAP@0.5分别达到了96.21%和97.97%,相较于原版YOLOv5s以及YOLO其他系列等性能有显著提升。实验结果表明,该方法在不明显增加参数量和推理时间的同时,能够有效提升深度模型的检测性能。
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关键词
隐匿目标检测
主动毫米波图像
多尺度反向校正特征增强
无损下采样
K-means++
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职称材料
题名
多尺度反向校正增强和无损下采样的毫米波图像目标检测方法
1
作者
叶学义
韩卓
蒋甜甜
王佳欣
陈华华
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第4期50-61,共12页
基金
国家自然科学基金项目(U19B2016,60802047)资助。
文摘
针对毫米波图像中隐匿目标局部信噪比低导致检测障碍的问题,提出了一种基于多尺度反向校正增强和无损下采样的检测方法。首先设计了一种多尺度反向校正特征增强模块,在提取多尺度特征的多卷积核Res2Net上融合反向校正操作,实现大感受野区域对区域内相关小感受野区域卷积计算的反向校正,使得深度模型不仅能够获取更细粒度的特征,而且使宏观判别性表示贯穿多个尺度的特征信息;其次,利用非跨步卷积层的SPD-Conv实现无损下采样,缓解卷积下采样导致的信息丢失;最后,采用K-means++聚类算法生成适合隐匿目标检测任务的新锚框。实验在YOLO系列中选择了各方面性能都适中的YOLOv5s作为基础框架,针对现有的两种毫米波图像数据集(阵列图像集和线扫图像集)平均精度均值(mAP)mAP@0.5分别达到了96.21%和97.97%,相较于原版YOLOv5s以及YOLO其他系列等性能有显著提升。实验结果表明,该方法在不明显增加参数量和推理时间的同时,能够有效提升深度模型的检测性能。
关键词
隐匿目标检测
主动毫米波图像
多尺度反向校正特征增强
无损下采样
K-means++
Keywords
hidden target detection
active millimeter wave image
multi scale inverse correction feature enhancement
lossless downsampling
K-means++
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度反向校正增强和无损下采样的毫米波图像目标检测方法
叶学义
韩卓
蒋甜甜
王佳欣
陈华华
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025
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