Zobrazeno 1 - 10
of 96
pro vyhledávání: '"aerial object detection"'
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 17, Pp 983-998 (2024)
Object detection under hazy weather conditions is a huge challenge due to the serious obscuration by fog. Recently, to improve detection accuracy in inclement weather, some excellent specifically designed algorithms for foggy conditions have been pre
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/42041921ca3e489e9f3eb8367aa428a6
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 13, p 2271 (2024)
The widespread application of convolutional neural networks (CNNs) has led to significant advancements in object detection. However, challenges remain in achieving efficient and precise extraction of critical features when applying typical CNN-based
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/abb8e3e511d04877adc343a8d3923420
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 6, p 1071 (2024)
Deep learning technology for real-time small object detection in aerial images can be used in various industrial environments such as real-time traffic surveillance and military reconnaissance. However, detecting small objects with few pixels and low
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5d61a00dae5b4b9e9507962b9dbc44bb
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 23, p 5499 (2023)
Although existing anchor-based oriented object detection methods have achieved remarkable results, they require manual preset boxes, which introduce additional hyper-parameters and calculations. These methods often use more complex architectures for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f1fbe7ec72b42c9a58cfca6a64ed410
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 75971-75985 (2022)
Detecting objects in aerial images is a challenging task due to the large-scale variations and arbitrary orientations with tiny instances. A new multi-scale transformer-based aerial objects detector called MStrans is proposed in this paper to deal wi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/171da952524443f7bc0d1b79f71af10e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Xin Yang, Yong Song, Ya Zhou, Yizhao Liao, Jinqi Yang, Jinxiang Huang, Yiqian Huang, Yashuo Bai
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 17, p 4122 (2023)
Drone object detection faces numerous challenges such as dense clusters with overlapping, scale diversity, and long-tail distributions. Utilizing tiling inference through uniform sliding window is an effective way of enlarging tiny objects and meanwh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/46957ab64c5947b5ae3d3613291642e9