搜索筛选:
搜索耗时2.3282秒,为你在为你在102,285,761篇论文里面共找到 7 篇相符的论文内容
发布年度:
[学位论文] 作者：钱艳群,
来源：江西理工大学 年份：2021
计算机视觉领域作为一个新兴技术正在不断发展与进步,其中目标检测任务是计算机视觉中十分基础同时又特别重要的一个研究领域,在监视与跟踪、医学影像分析、机器人导航、国防系统（目标自动识别）等多个领域有着必不可少的作用。目标检测的任务就是在所给定的图片中......
[期刊论文] 作者：梁礼明,钱艳群,吴媛媛,,
来源：重庆理工大学学报(自然科学) 年份：2021
实际的检测任务中往往存在复杂的环境与背景,容易造成边界框的定位不够准确、对各尺度的目标检测精度不高等情况。为了进一步提高Yolov3的检测精度,本文在原算法的基础上提出一种融合跨阶段局部网络和空间金字塔池化的Yolov3目标检测算法。首先,将主干网络融合......
[期刊论文] 作者：梁礼明,熊文,蓝智敏,钱艳群,,
来源：重庆理工大学学报(自然科学) 年份：2021
针对现有的CornerNet-Saccade算法在车辆检测任务中存在明显的误检和漏检现象,提出了一种改进的CornerNet-Saccade算法。首先通过加深堆叠沙漏网络结构,增强车辆高级特征提取能力;其次,增加更小尺度的attention maps以改善小目标车辆的检测能力,引入Dense Block......
[期刊论文] 作者：梁礼明,熊文,钱艳群,蓝智敏,,
来源：现代电子技术 年份：2021
CenterNet算法在车辆检测领域中表现优异,具有检测精度高和速度快的特点,但其也具有明显的缺点,由于网络采用复杂的Hourglass-104结构导致检测速度达不到实时性要求,同时检测过程中也有误检和漏检的现象发生。针对这些问题,提出一种基于改进型CenterNet的车辆检......
[期刊论文] 作者：黄开启,刘小荣,钱艳群,黄茂云,,
来源：重庆大学学报 年份：2020
针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题，提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置，提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理，然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置......
[期刊论文] 作者：梁礼明,钱艳群,熊文,蓝智敏,,
来源：传感器与微系统 年份：2021
针对目标检测中广泛的尺度变化所带来的问题,提出一种基于多级特征金字塔网络的一级目标检测方法。以SSD算法模型为基础,将主干网络提取的特征融合为基础特征,将基础特征送入设计的一个交替连接的U型模块和特征融合模块中,从每个U型模块输出的特征进行尺度特征......
[期刊论文] 作者：梁礼明, 盛校棋, 蓝智敏, 钱艳群,,
来源：计算机应用与软件 年份：2019
眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波...
相关搜索：
