特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别

刘峰; 沈同圣; 马新星

doi:doi:10.3788/AOS201737.1015002

光学学报, 2017, 37 (10): 1015002, 网络出版: 2018-09-07

特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别下载： 1385次

Convolutional Neural Network Based Multi-Band Ship Target Recognition with Feature Fusion

刘峰 ^1,*沈同圣 ²马新星 ¹

作者单位

¹ 海军航空工程学院控制工程系, 山东烟台 264001

² 中国国防科技信息中心, 北京 100142

引用该论文

刘峰, 沈同圣, 马新星. 特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别[J]. 光学学报, 2017, 37(10): 1015002.

Feng Liu, Tongsheng Shen, Xinxing Ma. Convolutional Neural Network Based Multi-Band Ship Target Recognition with Feature Fusion[J]. Acta Optica Sinica, 2017, 37(10): 1015002.

引用列表

1、基于卷积特征和贝叶斯决策的双波段场景分类激光与光电子学进展, 2021, 58 (4): 0415006

2、基于三维卷积神经网络的点云图像船舶分类方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (16): 161022

3、基于深度神经网络的扶梯异常行为检测激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061010

4、基于轻量级残差网络的红外遥感船只检测光学学报, 2020, 40 (1): 0111018

5、基于卷积神经网络的足跟着地事件检测算法激光与光电子学进展, 2019, 56 (21): 211503

6、基于Bilateral-Frangi滤波的桥梁裂缝检测算法激光与光电子学进展, 2019, 56 (18): 181401

7、基于特征密集计算与融合算法的教师课堂行为分析激光与光电子学进展, 2019, 56 (16): 161503

8、结合卷积神经网络多层特征和支持向量机的车辆识别激光与光电子学进展, 2019, 56 (14): 141001

9、基于区域辐射一致性的移动阴影检测光学学报, 2019, 39 (3): 0315003

10、基于全卷积神经网络的多尺度视网膜血管分割光学学报, 2019, 39 (2): 0211002

11、基于改进特征金字塔的Mask R-CNN目标检测方法激光与光电子学进展, 2019, 56 (4): 041502

12、基于卷积神经网络的激光距离选通式成像目标识别激光与光电子学进展, 2019, 56 (2): 021001

13、基于改进SSD的交通大场景多目标检测光学学报, 2018, 38 (12): 1215003

14、空中点目标机动模式的双色比特征空间特性及辨识光学学报, 2018, 38 (12): 1204001

15、基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法光学学报, 2018, 38 (7): 0712006

16、基于时空方向主成分直方图的人体行为识别激光与光电子学进展, 2018, 55 (6): 061009

17、基于多小波融合的偏振探测去雾技术激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 122602

18、基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测激光与光电子学进展, 2018, 55 (10): 101501

19、基于模糊不变卷积神经网络的遥感飞机识别激光与光电子学进展, 2018, 55 (8): 82001

刘峰, 沈同圣, 马新星. 特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别[J]. 光学学报, 2017, 37(10): 1015002. Feng Liu, Tongsheng Shen, Xinxing Ma. Convolutional Neural Network Based Multi-Band Ship Target Recognition with Feature Fusion[J]. Acta Optica Sinica, 2017, 37(10): 1015002.

特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别下载： 1385次

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别 下载： 1385次

相关论文

相关资讯

关于本站 Cookie 的使用提示

全站搜索

特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别下载： 1385次