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光学学报 2024年第12期44卷 309-319页

作者：单慧琳刘文星王兴涛付相为李长帅张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

合成孔径雷达(SAR)由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制,难以获取小尺寸目标的细节和边界信息,因此,检测准确性不高。为了提高SAR船舰检测的准确率以及降低误检率,提出了一种基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法。首先,... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制,难以获取小尺寸目标的细节和边界信息,因此,检测准确性不高。为了提高SAR船舰检测的准确率以及降低误检率,提出了一种基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法。首先,在主干网络中采用空间通道注意力机制,构建出高效层卷积块作为主要的特征提取模块,以增强模型的特征获取性能,提高模型对船舰目标的识别能力;其次,特征融合部分采用Inception NeXt模块来提高算法效率;最后,在主干网络以及特征提取部分之间构建出一种全局增强特征金字塔分支结构,进一步融合全局特征,避免传输过程中的低维度特征损失,以提升网络的特征融合能力,使其即使对于复杂背景下的小目标仍然能展现出可靠的检测能力。为了证明所提网络的有效性,在SSDD数据集上作了对比实验,实验结果表明,相较于YOLOv7,所提网络的准确率提升了2.5个百分点,召回率提升了9.2个百分点,交并比(IoU)阈值为0.5时的平均精度提升了6.4个百分点,IoU为0.5∶0.95时的平均精度提升了9.9个百分点。实验结果证明,所提网络在提升SAR船舰检测精度、改善误检漏检等方面有显著优势,可作为高精度的检测方法来有效应对SAR船舰检测中存在的问题。

关键词：深度学习目标检测高效聚合特征增强网络注意力机制合成孔径雷达船舰检测

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基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法

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光学学报 2023年

作者：单慧琳刘文星王兴涛付相为李长帅张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院电子信息工程学院

合成孔径雷达由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制，导致对小尺寸目标的细节和边界信息难以获取，从而对检测准确性产生影响。为了提高合成孔径雷达船舰检测的准确率以及降低误检率，提出了一种基于高效聚合特征增强网络的合成... 详细信息

合成孔径雷达由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制，导致对小尺寸目标的细节和边界信息难以获取，从而对检测准确性产生影响。为了提高合成孔径雷达船舰检测的准确率以及降低误检率，提出了一种基于高效聚合特征增强网络的合成孔径雷达船舰检测方法。首先，在主干网络中采用空间通道注意力机制，构建出高效层卷积块作为主要的特征提取模块，能够增强模型的特征获取性能，提高对船舰目标的识别能力；其次，特征融合部分采用了Inception NeXt模块来提高算法效率。最后在主干网络以及特征提取部分之间，构建出一种全局增强特征金字塔分支结构，进一步融合全局特征以及避免传输过程中低维度特征损失，用以提升该网络的特征融合能力，即使对于复杂背景下的小目标仍然能展现出可靠的检测能力。为了证明本文所提出网络的有效性，在SSDD数据集上做了实验对比，相较于YOLOv7，高效聚合特征增强网络准确率提升了2.5%，召回率提升了9.2%，交并比阈值为0.5时的平均精度提升了6.4%,Io U为0.5∶0.95时的平均精度提升了9.9%。实验证明了本文所提出网络在提升合成孔径雷达船舰检测精度、改善误检漏检等方面的显著优势，有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。

关键词：深度学习目标检测高效聚合特征增强网络注意力机制合成孔径雷达船舰检测

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