【摘 要】
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为研究战场环境中不可知因素对机器视觉目标检测的影响,以便对军事目标检测和伪装隐身技术提供参考。针对基于在小样本数据充分训练后的Faster R-CNN、 YOLOv4和CenterNet三种目标检测模型,利用分辨率变换和目标特征控制手段降低了检测数据集中目标的显著性,之后进行了目标检测。实验结果表明:那些导致目标显著性明显降低的战场环境因素,大幅降低了机器视觉目标探测的效果。
【基金项目】
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国防科技重点实验室基金(6142206190204)。
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为研究战场环境中不可知因素对机器视觉目标检测的影响,以便对军事目标检测和伪装隐身技术提供参考。针对基于在小样本数据充分训练后的Faster R-CNN、 YOLOv4和CenterNet三种目标检测模型,利用分辨率变换和目标特征控制手段降低了检测数据集中目标的显著性,之后进行了目标检测。实验结果表明:那些导致目标显著性明显降低的战场环境因素,大幅降低了机器视觉目标探测的效果。
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