【摘 要】
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舰船目标检测是进行海洋环境监管,保障海上权益的重要手段。基于深度学习的目标检测算法能在复杂环境下保持良好性能,为测试不同深度学习目标检测算法在舰船检测中的效果,构建了一个包含3 893张图像的数据集,涵盖了复杂背景下不同类型的舰船,基于此数据集分别采用Faster RCNN、SSD、Retina Net、YOLOv3、YOLOv4算法进行实验,结果表明,YOLOv4、YOLOv3、Retina N
【机 构】
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中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC1405600)。
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舰船目标检测是进行海洋环境监管,保障海上权益的重要手段。基于深度学习的目标检测算法能在复杂环境下保持良好性能,为测试不同深度学习目标检测算法在舰船检测中的效果,构建了一个包含3 893张图像的数据集,涵盖了复杂背景下不同类型的舰船,基于此数据集分别采用Faster RCNN、SSD、Retina Net、YOLOv3、YOLOv4算法进行实验,结果表明,YOLOv4、YOLOv3、Retina Net、Faster RCNN平均精度均在83%以上,其中YOLOv4最高达到91.77%,Faster
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