基于熵的视觉解释的卫星组件识别中的 YOLOv5 研究

通过利用信息论分析模型中隐藏层中的潜在表达来解释决策过程，研究论文使用了 PEEK 方法，使得我们能够了解 You Only Look Once v5（YOLOv5）目标检测模型在解决低地球轨道（LEO）中的非合作和未鉴别空间碎片的自主小型追逐卫星的几何确定和安全飞行轨迹规划方面的优势、局限性和偏差。

该文介绍了利用卫星集群上的半监督学习进行神经网络基准测试的方法，以节省通信和操作成本。同时，采用分散和联邦学习方法的任务场景，实现了高精度的收敛。

分散学习 半监督学习 卫星集群 神经网络 组件 联邦学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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