《表2 测试集上的鸟巢检测结果对比》
| 图表编号 | B1666612666 |
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| 出版时间 | 2019.10.01 图表说明 ➫ |
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| 作者 | 王纪武、罗海保、鱼鹏飞、郑乐乐、胡方全 |
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| 研究主题 | 基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测 |
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| 出版单位 | 北京交通大学机械与电子控制工程学院、北京交通大学机械与电子控制工程学院、北京交通大学机械与电子控制工程学院、北京交通大学机械与电子控制工程学院、北京交通大学机械与电子控制工程学院 |
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| 下载格式 | JPG、GIF（含无水印/未压缩） |
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| 定制格式 | Excel、Word、PDF、PPT |
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《表2 测试集上的鸟巢检测结果对比》图表
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基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测中，从表3的网络模型分解实验结果可以看出，若不同时使用ResNet＿3d卷积层和ResNet＿4f卷积层来提取建议区域，鸟巢平均检测精度将下降6.3%；将SE模块分别嵌入到ResNet＿3卷积层组和ResNet＿4卷积层组中可以将鸟巢平均检测精度提升4.8%；使用改进的ResNet-50网络设计方法能够将鸟巢平均检测精度提升2.7%；最后通过在ResNet＿4f卷积特征层上使用反卷积操作可以将鸟巢平均检测精度提升1.4%.
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