【摘 要】
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基于深度学习的目标检测算法无须人工设计特征,检测性能更稳健,得到了广泛的应用。本文针对Faster R-CNN算法检测舰船目标存在的不足,提出基于深度特征金字塔和级联检测器的
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基于深度学习的目标检测算法无须人工设计特征,检测性能更稳健,得到了广泛的应用。本文针对Faster R-CNN算法检测舰船目标存在的不足,提出基于深度特征金字塔和级联检测器的舰船检测模型。首先利用小目标数据增强算法对数据进行扩充,使检测模型学习足够的特征;再使用深度特征金字塔网络改进原目标检测算法的特征提取网络,抑制相干斑噪声,有效提取舰船特征;并就SAR图像舰船目标稀疏的特点使用级联结构调整网络。基于上述改进,实验选取数据集中部分图像以及截取2月份渤海湾的SAR图像进行测试,均取得了良好的检测效果,证明了本文算法的有效性。
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