【摘 要】
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针对Mask RCNN算法在特征融合过程中语义信息不平衡的问题,为提高其在海面船舶分割的准确率,提出改进Mask RCNN算法.由于自然场景中的船舶存在复杂的海洋背景,为了更好地利用特征信息,提出增强FPN,利用深度整合的均衡语义特征强化多层次特征.研究PyTorch框架下Mask RCNN的实现原理,并构建一个海面场景下的船舶实例分割数据集,在该数据集上使用预训练模型进行迁移学习.将改进后的Mask RCNN算法与原有算法在新的数据集中进行对比试验,结果表明改进后的算法能明显提高检测精度.
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,上海201306;上海海事大学信息工程学院,上海201306;江苏海事职业技术学院,南京 211100
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针对Mask RCNN算法在特征融合过程中语义信息不平衡的问题,为提高其在海面船舶分割的准确率,提出改进Mask RCNN算法.由于自然场景中的船舶存在复杂的海洋背景,为了更好地利用特征信息,提出增强FPN,利用深度整合的均衡语义特征强化多层次特征.研究PyTorch框架下Mask RCNN的实现原理,并构建一个海面场景下的船舶实例分割数据集,在该数据集上使用预训练模型进行迁移学习.将改进后的Mask RCNN算法与原有算法在新的数据集中进行对比试验,结果表明改进后的算法能明显提高检测精度.
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