书目信息 |
| 题名： |
基于深度学习的遥感图像目标检测
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| 作者： | 李志亮 ， 吴止锾 ， 毛宇星 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 国防工业出版社 2024 |
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| 页数： | 228,12页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP751 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 遥感图象--图象处理--目标检测--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-118-13087-4 | |
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| 312 | @a封面英文题名：Remote sensing image target detection based on deep learning | |
| 330 | @a本书介绍遥感图像目标检测的理论、方法和应用，内容包括三部分：一是遥感图像目标检测理论和方法，主要阐述遥感图像目标检测的基本内涵、基于卷积神经网络的目标检测方法；二是光学遥感图像目标检测，主要针对类别非均衡、目标尺度和旋转不变性问题，分别设计了语义分割模型、尺度相关模型和旋转卷积集成模型；三是星载SAR图像舰船目标检测，阐述了面向舰船目标检测的SAR图像预处理问题，重点针对检测精度低、边框偏移和参数冗余问题，设计了无锚框检测模型、评分图模型和知识蒸馏模型。 | |
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| 基于深度学习的遥感图像目标检测/李志亮，吴止锾，毛宇星等著.-北京：国防工业出版社，2024 |
| 228,12页；24cm |
| ISBN 978-7-118-13087-4：CNY99.00 |
| 本书介绍遥感图像目标检测的理论、方法和应用，内容包括三部分：一是遥感图像目标检测理论和方法，主要阐述遥感图像目标检测的基本内涵、基于卷积神经网络的目标检测方法；二是光学遥感图像目标检测，主要针对类别非均衡、目标尺度和旋转不变性问题，分别设计了语义分割模型、尺度相关模型和旋转卷积集成模型；三是星载SAR图像舰船目标检测，阐述了面向舰船目标检测的SAR图像预处理问题，重点针对检测精度低、边框偏移和参数冗余问题，设计了无锚框检测模型、评分图模型和知识蒸馏模型。 |
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正题名：基于深度学习的遥感图像目标检测
索取号：TP751/21
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 2025054 | 220250546 | 样本书库/ [索取号:TP751/21] | 在馆 | |
| 2 | 2025055 | 220250555 | 新区/ [索取号:TP751/21] | 在馆 | |
| 3 | 2025056 | 220250564 | 新区/ [索取号:TP751/21] | 在馆 |