设计新的Deformable- Scratch Net网络模型，调整网络结构并融合浅层信息以提高对小目标的检测性能。实验结果表明，与Faster-RCNN等经典网络模型相比，该模型在 PASCALⅤOC数据集和自制遥感军事目标数据集上的检测精度更高。
2021-04-02 11:35
分析，得出可变部件模型（ Deformable Parts Model，DPM）在虚拟数据集上训练后，能够在真实数据集取得了最好结果的结论。通过本文方法，可以快速得到针对电力线路部件的训练样本，并可以得到相对较好的初始分类结果，以进一步扩充样
2017-11-16 16:53
分析，得出可变部件模型（ Deformable Parts Model，DPM）在虚拟数据集上训练后，能够在真实数据集取得了最好结果的结论。通过本文方法，可以快速得到针对电力线路部件的训练样本，并可以得到相对较好的初始分类结果，以进一步扩充样
2017-11-06 15:32
