【摘 要】
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海上船舶检测在海事监管领域发挥着重要的作用,然而由于海上的复杂环境以及船型的多样性,现有的基于卷积神经网络的方法在船舶检测领域难以同时满足高精度和实时的要求。针对复杂环境下海上船舶实时检测困难的问题,提出一种基于YOLOv4的YOLO-Marine模型,该模型将混合注意力机制引入检测网络的backbone部分,首先使用Mosaic方法对船舶数据进行预处理,然后通过K-Means++聚类得到初始an
【机 构】
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中国航天科工集团第二研究院,北京航天长峰股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC0833406)。
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海上船舶检测在海事监管领域发挥着重要的作用,然而由于海上的复杂环境以及船型的多样性,现有的基于卷积神经网络的方法在船舶检测领域难以同时满足高精度和实时的要求。针对复杂环境下海上船舶实时检测困难的问题,提出一种基于YOLOv4的YOLO-Marine模型,该模型将混合注意力机制引入检测网络的backbone部分,首先使用Mosaic方法对船舶数据进行预处理,然后通过K-Means++聚类得到初始anchor,并在Darknet上实现模型,用真实船舶数据集对模型进行训练和评估。实验结果表明YOLO-ma
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