Using Synthetic Images to Evaluate and Improve Object Detection Neural Networks Performance on Aerial Image Datasets

Konen, Kai und Hecking, Tobias (2022) Using Synthetic Images to Evaluate and Improve Object Detection Neural Networks Performance on Aerial Image Datasets. International Journal of Semantic Computing, 16 (3), Seiten 339-356. World Scientific. doi: 10.1142/S1793351X22420016. ISSN 1793-351X.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.1142/S1793351X22420016

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/186808/

Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Using Synthetic Images to Evaluate and Improve Object Detection Neural Networks Performance on Aerial Image Datasets

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Konen, Kai	Kai.Konen (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-7957-4477	144889240
Hecking, Tobias	Tobias.Hecking (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0833-7989	144889243

Datum:

8 Mai 2022

Erschienen in:

International Journal of Semantic Computing

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.1142/S1793351X22420016

Seitenbereich:

Seiten 339-356

Verlag:

World Scientific

ISSN:

1793-351X

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

UAV, Object Detection, Neural Networks, Aerial Images, Synthetic Images, Simulation

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Luftfahrt

HGF - Programmthema:

Komponenten und Systeme

DLR - Schwerpunkt:

Luftfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

L CS - Komponenten und Systeme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

L - Unbemannte Flugsysteme

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaretechnologie > Intelligente und verteilte Systeme
Institut für Softwaretechnologie

Hinterlegt von:

Konen, Kai

Hinterlegt am:

11 Aug 2022 10:50

Letzte Änderung:

20 Okt 2023 07:31

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