更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征,相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集,所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征,可以用于对图像进行描述...

更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征,相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集,所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征,可以用于对图像进行描述...
考虑到遥感图像背景的复杂性,港口存在着大量的类船干扰,如屋顶干扰、集装箱堆场干扰等。因此,通过fpn获得的特征信息可能不足以区分这些对象。为了解决上述问题,作者设计了密集特征金字塔网络(DFPN),它使用密集连接,增强了特征传播...
最重要的方法是多尺度检测,通过多尺度滑窗可以大幅提高 YOLO V2箅法检测精度,分析原因为YOOv2算法最大的缺陷在于小目标检测效果较差,而采用多尺度滑窗检测则正好弥补了这个缺陷。总之,虽然改进的检测算法速度有所减缓,但是检测精度大幅提高...
基于ZF-net的船只检测平均正确率为93.282%,基于VGGl6-net的船只检测平均正确率为93.683%,两者仅相差0.4%,然而ⅤGG16-net具有13个卷积层,ZF-net有5个卷积层,由于两者除了网络架构与深度不同之外,其他部分完全相同,所...
矩形的检测主要是提取边缘,图片显示部分的亮度通常高于周围环境,我们可以将图片阈值化,将图片部分与周围环境明显的分别开来,这对后边的边缘检测非常有帮助。 检测矩形并提取坐标需要对图像进行预处理、边缘检测、提取轮廓、检测凸包、角点检测。...
速度怎么样
基于多尺度旋转密集特征金字塔网络的复杂场景中谷歌地球遥感图像的船舶自动检测考虑到遥感图像背景的复杂性,港口存在着大量的类船干扰,如屋顶干扰、集装箱堆场干扰等。因此,通过fpn获得的特征信息可能不足以区分这些对象。为了解决上述问题,作者设计了密集特征金字塔网络(DFPN),它使用密集连接,增强了特征传播...
网盘内容失效来,可以在提供下吗
tensorflow实战:用预训练好的VGG-16模型提取图像特征更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征,相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集,所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征,可以用于对图像进行描述...