【摘 要】
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针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法。该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Receptive Field Block)来模仿人类视觉感知,用以增强目标特征的可辨识性和网络对小尺寸船舶的适应性;其次采用多特征层双
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41901378)
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针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法。该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Receptive Field Block)来模仿人类视觉感知,用以增强目标特征的可辨识性和网络对小尺寸船舶的适应性;其次采用多特征层双向加权融合和多尺度检测方法,对特征进行重组优化,提升目标检测能力;最后提出了相适应的损失函数的计算方法,
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