一种基于特征重用金字塔的舰船检测算法

作     者：卢鑫凯 王肖霞 杨风暴 刘哲 Lu Xinkai;Wang Xiaoxia;Yang Fengbao;Liu Zhe

作者机构：中北大学信息与通信工程学院太原030051 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2022年第45卷第16期

页      面：109-115页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金(61972363)项目资助 

主　　题：舰船目标 SAR图像 K-means 注意力机制 特征重用 YOLOV4-tiny 

摘      要：针对现有算法在SAR图像舰船目标检测场景中难以提取模糊目标特征的问题,提出一种基于特征重用金字塔的舰船目标检测算法。所提算法以YOLOV4-tiny为主体,首先将线性因子引入到K-means算法中整合初始锚框,加强网络对多尺度目标的适应性;其次在主干CSPDarknet53-tiny中添加注意力机制来抑制干扰信息,减弱复杂背景的影响;最后利用特征重用机制强化特征金字塔,提升网络对模糊目标特征的提取能力。实验结果表明,相较于YOLOV4-tiny网络,改进后的算法在SSDD数据集上的平均检测精度提升11.79%,证明了改进后算法在舰船检测中的有效性。