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HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

原瑜蔓 白宏阳 郭宏伟 付宏建 李泽超

南京理工大学学报(自然科学版)2022,Vol.46Issue(6):719-727,741,10.
南京理工大学学报(自然科学版)2022,Vol.46Issue(6):719-727,741,10.DOI:10.14177/j.cnki.32-1397n.2022.46.06.008

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

HourglassNet:An improved FCOS for remote sensing object detection

原瑜蔓 1白宏阳 1郭宏伟 1付宏建 1李泽超2

作者信息

  • 1. 南京理工大学 能源与动力工程学院,江苏 南京210094
  • 2. 南京理工大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京210094
  • 折叠

摘要

关键词

单阶段全卷积目标检测/遥感图像/沙漏特征金字塔/多尺度特征/上下文场景/卷积神经网络/注意力机制/特征融合

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

原瑜蔓,白宏阳,郭宏伟,付宏建,李泽超..HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法[J].南京理工大学学报(自然科学版),2022,46(6):719-727,741,10.

基金项目

国家自然科学基金(U2031138) (U2031138)

南京理工大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1005-9830

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