【摘 要】
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针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点，提出基于多头自注意力机制（MHSA）和YOLO网络的船舶目标检测算法（MHSA-YOLO）.在特征提取过程中，基于MHSA设计并行的自注意力残差模块（PARM），以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息；在特征融合过程中，开发简化的双向特征金字塔结构，以强化特征信息的融合与表征能力.在Seaships数据集上的实验结果表明，与其他先进的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（SQ2020YFF0418521）； 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（cstc2020jscx-dxwtBX0019）； 川渝联合实施重点研发项目（cstc2020jscx-cylhX0005,cstc2020jscx-cylhX0007）；
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针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点，提出基于多头自注意力机制（MHSA）和YOLO网络的船舶目标检测算法（MHSA-YOLO）.在特征提取过程中，基于MHSA设计并行的自注意力残差模块（PARM），以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息；在特征融合过程中，开发简化的双向特征金字塔结构，以强化特征信息的融合与表征能力.在Seaships数据集上的实验结果表明，与其他先进的目标检测方法相比，MHSA-YOLO拥有较好的学习能力，在检测精度方面取得97.59%的平均均值精度，MHSA-YOLO对复杂背景船舶目标和小尺寸目标的检测更有效.基于自制数据集的实验结果表明，MHSA-YOLO的泛化能力强.
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