【摘 要】
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如今面向合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）图像的目标检测技术已得到广泛的研究与应用，并通过深度学习的方法可有效应用于复杂背景特征下的舰船检测，检测精度和速度也具有一定的效果。为提高在SAR舰船目标场景中的检测速度和精度，提出了一种可用于SAR舰船图像的单类目标快速检测方法，主要通过应用深度可分离卷积修改YOLOv4-Tiny网络，并在此基础上添加经改进的通道
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如今面向合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）图像的目标检测技术已得到广泛的研究与应用，并通过深度学习的方法可有效应用于复杂背景特征下的舰船检测，检测精度和速度也具有一定的效果。为提高在SAR舰船目标场景中的检测速度和精度，提出了一种可用于SAR舰船图像的单类目标快速检测方法，主要通过应用深度可分离卷积修改YOLOv4-Tiny网络，并在此基础上添加经改进的通道和空间注意力机制来提升精度。以输入图像尺寸为608×608为基准，相比于YOLOv4-Tiny模型，实验结果表明，本文方法的检测精度可达93.91%，检测速度可达42.8frame/s，提高了11.7frame/s，模型权重仅有2.17M大小，约为YOLOv4-Tiny的十分之一。模型利于硬件上板部署，满足SAR图像舰船目标的快速检测场景需求。
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