【摘 要】
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针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进 YOLOv3 的 SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773389,61573365,61833016)
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针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进 YOLOv3 的 SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特点,重新设计底层残差单元;其次,改进特征金字塔的网络结构,解决感受野与定位之间的矛盾问题,提高了小尺度舰船的检测效果;最后,通过引入平衡因子,优化损失函数中的小目标权重。实验结果显示,相比原始YOLOv3方法,所提方法在舰船目标公开数据集上F1 值提高 6.3%,同时,较快的检测速度使得所提算法可用于实时目标检测。
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