基于深度学习的高分辨率光学遥感影像舰船目标检测与分类方法研究

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我国海域辽阔,在民用和军事领域,高分辨率可见光影像的舰船的目标检测研究都具有非常高的关注度,其技术可被广泛的应用于监视航运交通,维护海洋权益,提高海防预警能力等场景。因此,近年来,针对高分辨率可见光影像的舰船目标识别相关研究也涌现出很多优秀的研究成果,这些研究方法主要分为传统的滑窗搜索检测方法和手工设计特征结合的方法和基于深度卷积神经网络模型的一体化检测识别方法。前者学习到的更多的是浅层的语义影像信息特征,其通过人眼的观察,可以针对不同的应用场景设计特定的纹理特征提取模块以适应图像的检测和分类需求,
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水稻作为一种为世界上大部分人口提供主食的重要谷类作物,提高其产量和品质依然是研究者们关注的问题。由于水稻花器官的发育能直接产生种子从而最终决定稻米产量和品质,因此,了解花器官形态建成的调控机制具有十分重要的实践意义。在本研究中,我们在以云粳17(YJ17)为背景的EMS诱变系中鉴定到一个内稃发育异常的突变体,将其命名为afg1(abnormal flower and grain 1)。首先在大田种
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