【摘 要】
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对海上舰船目标的检测与识别在军事和民事方面都扮演着相当重要的角色。在舰船检测领域上,由于舰船类间差异小、类内差异大的特点,模型的检测效果很难达到预期。而且考虑到不同舰船目标尺度的多样性,大多数的舰船检测方法对小尺度目标不敏感,因此在更好的分类算法的基础上,研究多尺度特征融合方式以获得更强的特征表示势在必行。此外考虑到舰船目标检测的应用场景,海上船载的舰船检测系统资源受限,应重视舰船检测模型的轻量化
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对海上舰船目标的检测与识别在军事和民事方面都扮演着相当重要的角色。在舰船检测领域上,由于舰船类间差异小、类内差异大的特点,模型的检测效果很难达到预期。而且考虑到不同舰船目标尺度的多样性,大多数的舰船检测方法对小尺度目标不敏感,因此在更好的分类算法的基础上,研究多尺度特征融合方式以获得更强的特征表示势在必行。此外考虑到舰船目标检测的应用场景,海上船载的舰船检测系统资源受限,应重视舰船检测模型的轻量化设计。综合考虑实际应用中对舰船目标的检测精度与实时性要求,从注意力机制的角度着手,对多尺度特征融合和模型的轻量化设计进行研究。首先对FPN中特征融合因子进行分析并提出了一种基于注意力的像素级融合因子算法以加强特征表示;在此基础上,为了满足检测实时性要求,提出了一种无参数的结合特征融合的双维度结构化通道剪枝算法,实现无锚框舰船检测模型的轻量化设计。具体工作如下:（1）针对多尺度舰船检测中容易出现小目标漏检的情况,对多尺度方法以及注意力机制进行了研究,提出了一种基于双维度（通道和空间）注意力机制的多尺度特征融合模块（AFM）。与一般注意力“从自身得自身注意力”不同,该方法充分的利用了特征融合过程中下层对上层的引导作用,以更好过滤上层相对下层的无效样本特征。解决数据集中物体尺度分布不均问题,以获得更强的特征表示。在TinyPerson和COCO数据集中上的实验表明,AFM在总体提高模型多尺度检测性能的同时,能够为小目标检测带来更多的增益。（2）针对船载检测系统或其它便携式设备资源受限的问题,为了简化模型结构,轻量化舰船检测模型,对通道剪枝算法进行了深入研究,提出了一种基于CenterNet的无参数的结合特征融合的双维度通道剪枝算法。通道剪枝模块中,根据从全局角度计算得来的全局尺度值对主干网进行通道剪枝,大幅度减少模型参数,降低计算量,以满足海上舰船检测的硬件及实时性需求;而特征融合模块与通道剪枝公用计算量,在几乎不增加计算量的情况下,大幅度提升模型检测精度。在PASCAL VOC上的实验表明,当剪枝率为50%时,在不影响检测精度的情况下,检测速度提升35%;当剪枝率为70%时,检测精度仅降低0.4%,检测速度提升了 68%。
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