一种轻量化SAR图像舰船目标斜框检测方法

作     者：苏航 徐从安 姚力波 李健伟 凌青 高龙 SU Hang;XU Congan;YAO Libo;LI Jianwei;LING Qing;GAO Long

作者机构：海军航空大学信息融合研究所烟台264000 北京理工大学前沿技术研究院济南250300 92877部队舟山316000 

基　　金：国家自然科学基金(61790550,61790554,61971432,62022092) 中国科协青年人才托举工程(2020-JCJQ-QT-011) 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第S1期

页      码：157-164页

摘      要：针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标斜框检测方法难以满足实时化检测需求的问题,提出了一种轻量化SAR舰船目标斜框检测方法。该方法基于无锚框框架,设计了轻量化的网络结构,对模型参数量和运行速度进行了优化,可直接从头训练。同时,为解决基于角度回归的斜框参数表示方法存在的角度敏感性问题,提出了基于旋转向量的斜框参数表示方法。在公开的SAR图像舰船目标检测数据集上的实验结果表明,所提方法在无需预训练的情况下取得了与迁移学习方法相近的检测精度,模型参数量和运行速度取得了最优结果,充分验证了所提方法的有效性。

主 题 词：SAR图像 舰船目标斜框检测 轻量化 从头训练 旋转向量 

学科分类：11[军事学] 080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 1109[1109] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.7527/S1000-6893.2022.26922

馆 藏 号：203115474...