基于全卷积网络的单阶段旋转舰船检测方法

被引：0

申请号：

CN202210198503.9

申请日：

2022-03-02

公开(公告)号：

CN114565824A

公开(公告)日：

2022-05-31

发明(设计)人：

杨淑媛李源钊冯志玺王敏高欣怡谭豪柯希鹏李奕彤翟蕾李宇星焦李成

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市太白南路2号

IPC主分类号：

G06V2000

IPC分类号：

G06V1022 G06V1046 G06V10764 G06V1082 G06V10774 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

陈宏社;王品华

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-05-31	公开	公开
2022-06-17	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 20/00 申请日:20220302

共 50 条

[1]

基于全卷积网络的单阶段旋转舰船检测方法 [P].

杨淑媛 ;

李源钊 ;

冯志玺 ;

王敏 ;

高欣怡 ;

谭豪 ;

柯希鹏 ;

李奕彤 ;

翟蕾 ;

李宇星 ;

焦李成 .

中国专利 :CN114565824B ,2024-09-06

[2]

基于半监督学习的单阶段全卷积网络目标检测方法 [P].

彭宏京 ;

刘崟彬 .

中国专利 :CN119672392A ,2025-03-21

[3]

基于单阶段全卷积网络和多特征融合的遥感目标检测方法 [P].

白静 ;

温征 ;

唐晓川 ;

董泽委 ;

郭亚泽 ;

裴晓龙 ;

闫逊 ;

孙放 ;

张秀华 .

中国专利 :CN113177456A ,2021-07-27

[4]

基于分裂-聚合卷积网络的SAR图像舰船检测方法 [P].

韩龙 ;

冉达 ;

叶伟 ;

杨维东 ;

杨凯陟 ;

尹灿斌 ;

宋波 ;

陈维高 .

中国专利 :CN112270265A ,2021-01-26

[5]

基于深度全卷积网络的物体检测方法 [P].

芮挺 ;

肖锋 ;

王东 ;

方虎生 ;

周飞 ;

芮思琦 ;

刘好全 ;

赵杰 ;

杨成松 ;

朱经纬 ;

齐奕 ;

张釜恺 .

中国专利 :CN109284779A ,2019-01-29

[6]

基于旋转卷积神经网络的船舶检测方法 [P].

张勋 ;

李梦霏 ;

邢文 ;

张宏瀚 ;

严浙平 ;

徐健 ;

陈涛 ;

周佳加 .

中国专利 :CN112560671B ,2021-03-26

[7]

基于混合域注意力机制的全卷积单阶段目标检测方法 [P].

陈沅涛 ;

王志臣 ;

龚芝 ;

黄颖 ;

周华 ;

滕猛 ;

刘飞 ;

朱梓睿 ;

何禹东 ;

曹雯婷 .

中国专利 :CN120198657A ,2025-06-24

[8]

一种基于全卷积网络的多方向场景文本单次检测方法 [P].

白翔 ;

廖明辉 ;

石葆光 ;

许永超 ;

徐培 .

中国专利 :CN107977620B ,2018-05-01

[9]

一种面向海上小目标检测的全卷积的单阶段目标检测方法 [P].

张卫东 ;

高睿 ;

陈昊 ;

程杰仁 ;

李华 ;

张云飞 ;

邹雪松 ;

杜亚军 ;

戴林 ;

高明煜 .

中国专利 :CN120766099A ,2025-10-10

[10]

一种基于卷积区域重配准的单阶段目标检测方法 [P].

陈思宝 ;

吕建春 ;

代北敏 ;

张克林 ;

王文中 ;

吕强 ;

汤进 ;

王雪雁 .

中国专利 :CN112529095A ,2021-03-19

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