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基于SAR图像的小目标检测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2025年第2期46卷 570-577页; 作者：许峻滔王卓薇赵艮平广东工业大学计算机学院广东广州510006 广东工业大学信息物理融合系统重点实验室广东广州510006; 针对SAR图像上的小目标难以被检测的问题,提出一种STSAR-YOLOv5目标检测算法。在YOLOv5基础上增加一层检测头捕捉小目标;在骨干网络部分加入BoTNet模块,其具有全局信息获取能力,能够在高度密集场景下定位小目标。在自主构建的SSAD数据...; 针对SAR图像上的小目标难以被检测的问题,提出一种STSAR-YOLOv5目标检测算法。在YOLOv5基础上增加一层检测头捕捉小目标;在骨干网络部分加入BoTNet模块,其具有全局信息获取能力,能够在高度密集场景下定位小目标。在自主构建的SSAD数据集上进行对比实验,实验结果表明,STSAR-YOLOv5的检测效果较YOLOv5有明显提升,该方法平均检测精度(mAP_0.5:0.95)提高了7.8%。相比YOLOv5算法,该算法对SAR图像中的小目标表现出较好的检测性能和鲁棒性。; 来源：详细信息评论

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