【摘 要】
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目的利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像进行舰船目标检测是实施海洋监视的重要手段。基于深度学习的目标检测模型在自然图像目标检测任务中取得了巨大成功,但由于自然图像与SAR图像的差异,不能将其直接迁移到SAR图像目标检测中。针对SAR图像目标检测实际应用中对速度和精度的需求,借鉴经典的单阶段目标检测模型(single shot detector,SSD)框
【机 构】
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海军航空大学信息融合研究所,烟台264001北京空间飞行器总体设计部,北京100089;
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目的利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像进行舰船目标检测是实施海洋监视的重要手段。基于深度学习的目标检测模型在自然图像目标检测任务中取得了巨大成功,但由于自然图像与SAR图像的差异,不能将其直接迁移到SAR图像目标检测中。针对SAR图像目标检测实际应用中对速度和精度的需求,借鉴经典的单阶段目标检测模型(single shot detector,SSD)框架,提出一种基于特征优化的轻量化SAR图像舰船目标检测网络。方法改进模型并精简网络结构,提出一种数据驱动
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