【摘 要】
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为了解决合成孔径雷达图像中舰船目标容易在复杂背景下被淹没、相干斑噪声导致舰船边缘模糊和小尺度舰船目标在经过多次卷积后容易丢失的问题,提出基于一阶段全卷积网络的像素级消噪和语义增强的检测模型。首先利用非对称卷积模块获得不同维度的特征并进一步融合,使得特征图中包含更多能够体现舰船目标信息的特征。其次,利用Transformer Encoder模块提高舰船目标和特征图之间的上下文信息,增强舰船目标和图像
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为了解决合成孔径雷达图像中舰船目标容易在复杂背景下被淹没、相干斑噪声导致舰船边缘模糊和小尺度舰船目标在经过多次卷积后容易丢失的问题,提出基于一阶段全卷积网络的像素级消噪和语义增强的检测模型。首先利用非对称卷积模块获得不同维度的特征并进一步融合,使得特征图中包含更多能够体现舰船目标信息的特征。其次,利用Transformer Encoder模块提高舰船目标和特征图之间的上下文信息,增强舰船目标和图像之间的依赖关系。最后,在特征图后处理阶段设计了像素级消噪模块,利用特征图卷积生成预测掩码并进一步生成注意力图,之后逐像素指导每一维度的特征图,更新像素点的权重,激活目标区域信息,抑制非目标区域信息和相干斑噪声。在公开数据集SSDD上进行测试,检测精度达到96.73%,其中针对小尺度舰船检测精度达到96.85%,大尺度舰船检测精度达到96.64%,远海场景检测精度达到98.53%,近海岸场景检测精度达到90.00%,验证了该模型的有效性和泛化能力。该论文有图31幅,表9个,参考文献64篇。
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