【摘 要】
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针对SAR图像船舶目标检测中存在的多尺度检测问题,提出了一种加权双向特征金字塔网络对提取的特征进行融合。首先,在双向特征金字塔网络的基础上移除单输入节点,并添加横向捷径;然后,利用可学习的权重对输入特征加权融合,以学习不同输入特征的重要性,分配不同尺度特征的信息比重。为了改进CNN检测算法中使用先验知识人为预设锚框的方法,使用GA-RPN结构利用提取的图像特征来指导锚框的生成。综合利用三个公开数据
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针对SAR图像船舶目标检测中存在的多尺度检测问题,提出了一种加权双向特征金字塔网络对提取的特征进行融合。首先,在双向特征金字塔网络的基础上移除单输入节点,并添加横向捷径;然后,利用可学习的权重对输入特征加权融合,以学习不同输入特征的重要性,分配不同尺度特征的信息比重。为了改进CNN检测算法中使用先验知识人为预设锚框的方法,使用GA-RPN结构利用提取的图像特征来指导锚框的生成。综合利用三个公开数据集检验方法的有效性。实验结果表明,该方法对于低分辨率小目标检测有较低的漏警概率,同时在复杂背景下具有较低
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