【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像中舰船目标稀疏分布,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,提出一种多尺度特征融合的SAR图像舰船无锚框检测方法。首先,考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,且大多检测网络对小尺度目标的捕获不够敏感,在特征提取阶段设计上下文信息融合模块,获取到每层特征的上下文信息,并以自底向上的方式融合高低层特征,结合
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像中舰船目标稀疏分布,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,提出一种多尺度特征融合的SAR图像舰船无锚框检测方法。首先,考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,且大多检测网络对小尺度目标的捕获不够敏感,在特征提取阶段设计上下文信息融合模块,获取到每层特征的上下文信息,并以自底向上的方式融合高低层特征,结合目标所在区域的上下文信息,可以更精细化的提取待检测舰船特征;其次,针对复杂场景中目标预测框的定位准确性不足问题,提出分支交互模块,在检测阶段利用分类分支优化回归分支的检测框,改善目标定位框的精准性,同时将新增的IOU分支作用于分类分支,利用检测框与真值边框的交并比值,提高定位较准检测框的分类置信度,抑制低质量的检测框。在对本文算法进行检测验证时,选用标准的精度指标平均精度和速度指标每秒处理图片帧数（FPS）,实验结果表明:在公开的SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上,本文方法均取得了较好的检测效果,AP分别达到92.56%和88.32%,与其他SAR图舰船检测方法相比,不仅在精度上表现优异,在摒弃与锚框有关的复杂计算后,本文方法的FPS达到28帧/秒,较快的检测速度,对SAR图像舰船实时检测也有一定的现实意义。该论文有图26幅,表7个,参考文献63篇。
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