發(fā)布時(shí)間：2020-12-12 10:50

　　本文采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的YOLOv3(You Only Look Once Version 3)目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)紅外成像儀從海面采集的紅外圖像中艦船進(jìn)行識(shí)別。紅外成像儀采集圖像的頻率高達(dá)50幀/s,為了能減少網(wǎng)絡(luò)計(jì)算時(shí)間,本文借鑒YOLOv3的一些思想,采用全卷積結(jié)構(gòu)和LeakReLU激活函數(shù)重新設(shè)計(jì)一個(gè)輕量化的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),以此加快檢測速度。輸出層根據(jù)采集回來的紅外圖像的特點(diǎn)采用Softmax算法回歸,在提高檢測速度的同時(shí),也兼顧了檢測精度。 

【文章來源】：紅外技術(shù). 2020年05期 第426-433頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

YOLOv3算法示意圖

驗(yàn)證集損失下降曲線圖

YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖（特征提取網(wǎng)絡(luò)為Darknet-53)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)遙感圖像中機(jī)場目標(biāo)識(shí)別研究[D]. 張鵬.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2912412