【摘 要】
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针对大数据时代下SAR舰船目标检测中海量数据处理难度大,人力物力资源成本高的问题,提出一种基于无锚框FCOS的SAR舰船目标检测算法.文中算法摆脱对初始锚框的依赖,直接对像素点进行回归,不再受限于锚框中对舰船目标尺度和长宽比的限制,对多尺度、多形态舰船目标检测具有更好的鲁棒性.同时利用特征金字塔网络对不同分辨率特征图进行融合,结合深浅层特征图优点,进一步提升多尺度舰船目标检测性能,实现端对端自动检
【机 构】
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火箭军工程大学,陕西西安710025
【出 处】
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第十六届国家安全地球物理专题研讨会
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针对大数据时代下SAR舰船目标检测中海量数据处理难度大,人力物力资源成本高的问题,提出一种基于无锚框FCOS的SAR舰船目标检测算法.文中算法摆脱对初始锚框的依赖,直接对像素点进行回归,不再受限于锚框中对舰船目标尺度和长宽比的限制,对多尺度、多形态舰船目标检测具有更好的鲁棒性.同时利用特征金字塔网络对不同分辨率特征图进行融合,结合深浅层特征图优点,进一步提升多尺度舰船目标检测性能,实现端对端自动检测.实验表明,该算法对多尺度、多分辨率舰船具有良好的泛化性.
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