【摘 要】
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舰船目标检测对于维护我国领土安全和合法权益、促进渔业健康发展具有重要意义。SAR图像由于其优秀的图像特性已成为舰船目标检测的重要数据来源。随着合成孔径雷达的发展,数据量不断增多,传统算法已无法满足实时检测的需求。尽管基于深度学习的检测算法可实现实时检测,但此类算法主要针对光学图像,在SAR图像上检测效果并不理想。并且,深度学习的目标检测算法需要大量标注样本,而SAR图像相较于光学而言数据量少且标注
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舰船目标检测对于维护我国领土安全和合法权益、促进渔业健康发展具有重要意义。SAR图像由于其优秀的图像特性已成为舰船目标检测的重要数据来源。随着合成孔径雷达的发展,数据量不断增多,传统算法已无法满足实时检测的需求。尽管基于深度学习的检测算法可实现实时检测,但此类算法主要针对光学图像,在SAR图像上检测效果并不理想。并且,深度学习的目标检测算法需要大量标注样本,而SAR图像相较于光学而言数据量少且标注困难。针对以上问题,本文对基于小样本学习的SAR图像舰船目标检测算法进行了研究,文章主要研究内容如下:（1）SAR图像与光学图像的图像性质差别较大,在光学图像上取得较好检测结果的算法在SAR图像上未必能有同样效果。针对SAR图像易受背景杂波干扰,图像可用信息量少、舰船目标尺度小等问题,本文对目标检测算法YOLOv3进行改进,主要包括以下四个方面:1)利用K-means聚类算法重新选取先验框;2)改进残差结构,增强网络提取特征的能力;3)利用卷积分解思想对网络轻量化处理,提高检测速度;4)优化损失函数。实验结果表明,改进后的YOLOv3相较于改进前更适用于SAR图像舰船目标的检测,在满足检测速度的前提下,具有更高的检测精度。（2）改进后的YOLOv3算法取得了更好的检测性能,但这离不开大量标注数据的训练。训练好的模型泛化能力较差,当检测新类别时,仍需标注大量数据。因此,本文引入小样本学习方法,在第三章改进YOLOv3的特征提取网络Darknet-53基础上,添加特征权重调整模块和检测预测模块,构建小样本检测模型。该模型可以从基类中学习元特征,对于新类别仅需的几个标注样本就能完成检测。通过大量实验证明了本文所构建的小样本检测模型优于其他基线,有较好的检测性能和泛化能力。当样本量较少时,其检测准确度仍与大量样本训练后模型的结果相近。此外,本文还对模型的训练方法进行了探究,分析了基类样本数量对检测结果的影响。
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