首先引入1 * 1filter。成本很低!!!增加了一个非线性过程+w特征变换(用很少的计算量就可以实现特征变换+非线性化),可以改变channel数,从而实现压缩通道,参数减少。可以跨通道组织信息,提高网络的表达能力,并且实现输出channel的升维降维 控制计算量和参数量 1.虽然层数多,但是网络的参数数目少,参数越多网络越复杂,...
针对动平台分布式雷达系统同时监视多个运动目标的场景,提出了基于观测数据低比特量化的动目标协同检测算法。其中,针对动平台分布式雷达系统采集多个运动目标的低比特量化数据进行建模,推导了低比特量化数据关于量化器和多个目标状态的似然函数,并基...
目标在时域的运动往往也不明显,并且回波强度微弱,背景杂波强度变化大,造成识别困难。 为了有效解决这个问题,雷达系统就必须使用较为先进的检测算法,通过综合多方面特征,配合类似人工智能的加权智能化检测来提高识别能力,目前较为先进的雷达系统已经实现了高度的软件数字化,可以快速便捷加载软件来实现对低慢小目标的高效率...
低对比度gSJ、目标检测算法研究摘要近年来,低对比度图像中弱小目标的检测问题一直是光学和图像处理领域的研究热点。可见光传感器和红外传感器在监视告警系统中具有较强的生存能力,但其作用距离较短,目标在视场中多是以小目标f点和斑点目标)形态出现的,而且目标的对比度都很低,研究低对比度图像中弱小目标的实时检测及...
一种低复杂度的动态背景下进行运动目标检测的算法是基于帧间差分的方法。具体步骤如下：选择一帧作为背景...
目标检测是计算机视觉领域一大热点,也是其它复杂视觉任务的基础。目前,目标检测已经广泛应用于航空航天、智慧医疗、自动驾驶等诸多领域。现如今大、中目标检测已经不能满足人们的生产生活需求,小目标检测逐渐受到人们的关注。小目标分辨率低、分布密集、数量稀少等特点使得常规算法对小目标的检测性能较差。 本文设计的小目标...
本文的级联卷积神经网络检测算法分为三步。第一步是在低分辨率图像上用一个浅层的卷积神经网络进行滑动窗口扫描,提取候选区域。第二步在较大分辨率图像上用两个结构不同的卷积神经网络对候选区域进行进一步识别,完成对检测目标的粗定位。第三步是通过一个相对较深的卷积神经网络对粗定位结果进行校正。为提高检测效率,...
第4 期 2014 年 8 月 雷达科学与技术 R a d a r S c ie n c e a n d T e c h n o l o g y V o1. 12 No. 4 A ug ust 2 014 DOI : 10. 3969/ j. issn. 1672— 2337. 2014. 04. 006 OT H R 低信噪比下的机动 目标检测算法 李万阁 , 胡进峰 , 李强。 , 李会勇 , ...
本研究旨在探索低照度环境下的微小目标人体检测与轻量级姿态估计算法。 低照度环境下的目标检测一直是计算机视觉领域的难点之一。低照度条件下,光线稀缺,图像中的目标物体往往难以被准确检测和识别。传统的目标检测算法通常基于亮度信息,然而在低照度环境中,目标的亮度往往非常低,导致传统算法的表现不佳。因此,研究人员提出...