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YOLOv4_Drone: UAV image target detection based on an improved YOLOv4 algorithm

Computers & electrical engineering, v.93, 2021년, pp.107261 -   

Tan, Li (School of Computer Science and Engineering, Beijing Technology and Business University) ,  Lv, Xinyue (School of Computer Science and Engineering, Beijing Technology and Business University) ,  Lian, Xiaofeng (School of Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University) ,  Wang, Ge (School of Computer Science and Engineering, Beijing Technology and Business University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Abstract Advanced communications and networks have greatly improved the user experience, and unmanned aerial vehicle (UAV) are an important technology that supports people's daily life and military activities. Since target detection in UAV images is complicated by a complex background, small target...

주제어

참고문헌 (25)

  1. Meas Control Technol Kou 39 8 47 2020 Research advances on object detection in unmanned aerial vehicle imagery 

  2. Han 269 2019 Proc. ICCCBDA Big data analysis on economical urban traffic in Beijing: Organize overlapping transportation though the underground diameter line of Beijing railway hub 

  3. IEEE Internet Things J Lu 5 4 2315 2018 10.1109/JIOT.2017.2737479 Motor anomaly detection for unmanned aerial vehicles using reinforcement learning 

  4. Girshick 580 2014 Proc. CVPR Rich feature hierarchies for object detection and semantic segmentation 

  5. IEEE T Pattern Anal He 37 9 1904 2015 10.1109/TPAMI.2015.2389824 Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition 

  6. Girshick 1440 2015 Proc. ICCV Fast R-CNN 

  7. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel Ren 39 6 1137 2015 10.1109/TPAMI.2016.2577031 Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks 

  8. Dai 379 2016 Proc. NIPS R-FCN: Object detection via region-based fully convolutional networks 

  9. Liu 21 2016 Proc. ECCV SSD: Single shot multiBox detector 

  10. Redmon 779 2016 Proc. CVPR You Only Look Once: Unified, real-time object detection 

  11. Redmon 6517 2017 Proc. CVPR YOLO9000: Better, faster, tronger 

  12. Redmon 2018 Proc. CVPR YOLOv3: An incremental improvement 

  13. Bochkovskiy 2020 Proc. CVPR YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection 

  14. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol Liang 30 6 1758 2020 10.1109/TCSVT.2019.2905881 Small object detection in unmanned aerial vehicle images using feature fusion and scaling-based single shot detector with spatial context analysis 

  15. Neurocomputing Zhang 398 555 2020 10.1016/j.neucom.2019.03.102 Coarse-to-fine object detection in unmanned aerial vehicle imagery using light-weight convolutional neural network and deep motion saliency 

  16. Geomatics Inf Sci Wuhan Univ Zhang 45 6 895 2020 UAV image target detection method based on multi-scale cavity convolution 

  17. J Xidian Univ Cui 47 3 1 2020 Detection method for a dynamic small target using the improved YOLOv3 

  18. Electron Des Eng Qiu 28 12 79 2020 An improved small object detection method on drone 

  19. ACM Trans Multimedia Comput Commun Appl Lu 17 15 2021 Chinese image captioning via fuzzy attention-based DenseNet-BiLSTM 

  20. Liu 404 2018 Proc. ECCV Receptive field block net for accurate and fast object detection 

  21. Rajat 1616 2020 Proc. WACV ULSAM: Ultra-lightweight subspace attention module for compact convolutional neural networks 

  22. Navaneeth 5562 2017 Proc. ICCV Soft-NMS - improving object detection with one line of code 

  23. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell Lin 42 2 318 2020 10.1109/TPAMI.2018.2858826 Focal Loss for dense object detection 

  24. Duan 6568 2019 Proc. ICCV CenterNet: Keypoint triplets for object detection 

  25. Du 692 2020 Proc. ECCV VisDrone-DET2020: The vision meets drone object detection in image challenge results 

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