基于注意力机制改进的无锚框舰船检测模型
作者机构：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033
基 金：国家自然科学基金项目(61401425) 吉林省科技发展计划重点研发项目(2022021146GX)
出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)
年 卷 期：2024年第54卷第5期
页 码：1407-1416页
摘 要：为提升模型对合成孔径雷达(SAR)图像多尺度舰船目标的检测能力,保证检测网络的实时性,提出一个基于注意力机制改进的无锚框舰船检测模型。在YOLOX网络特征金字塔处嵌入空洞注意力模块,调节感受野与多尺度融合的关系,强化特征的表示能力。在检测头部设计中心性预测分支,对锚点的分类得分进行加权处理,调整模型的损失函数,优化检测结果。在数据集SSDD上进行的对比实验结果表明:本文提出的模型优于主流的深度网络检测模型,精度达到94.73%,且在检测精度和检测速度中取得最佳平衡。
主 题 词：计算机视觉 舰船目标检测 空洞卷积 注意力机制 无锚框
学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类]
核心收录：
D O I：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221367
馆 藏 号：203128268...
