基于RetinaNet的海洋鱼类检测算法-Reference-Cited by-同舟云学术

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基于RetinaNet的海洋鱼类检测算法

Published:2023 Issue:10 Volume:60 Page:1010014
ISSN:1006-4125
Container-title:Laser & Optoelectronics Progress
language:en
Short-container-title:激光与光电子学进展

Author:

Zhou Yingfeng 周迎峰,Zhang Rongfen 张荣芬,Liu Yuhong 刘宇红,Li Kuan 李宽

Publisher

Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics

Subject

Electrical and Electronic Engineering,Atomic and Molecular Physics, and Optics

Reference30 articles.

1. 基于注意力机制和Soft-NMS的改进Faster R-CNN目标检测算法;王凤随;激光与光电子学进展,2021

2. Improved faster R-CNN target detection algorithm based on attention mechanism and soft-NMS;J G Chen;Laser & Optoelectronics Progress,2021

3. Detection and recognition of underwater fish targets based on YOLOv3;C C Li,2020

4. 基于YOLOv3的水下鱼类目标的检测与识别;李冲冲,2020

5. Accelerating fish detection and recognition by sharing CNNs with objectness learning;X Li,2016

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献

1. 基于语义对齐与图节点交互的实例分割算法;Laser & Optoelectronics Progress;2023

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