【摘 要】
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针对当前常用的舰船目标检测算法的精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的目标检测算法FFSSD,该算法以SSD算法和DSSD为基础,克服了SSD算法小目标检测精度低、DSSD
【机 构】
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四川中烟工业有限责任公司信息中心,中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目(2018SZ0040);四川省新一代人工智能重大专项(2018GZDZX0036)
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针对当前常用的舰船目标检测算法的精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的目标检测算法FFSSD,该算法以SSD算法和DSSD为基础,克服了SSD算法小目标检测精度低、DSSD算法运行时间长等缺陷。FFSSD算法选取轻量级VGG16网络作为特征提取的骨干网络,然后设计特征融合模块,将深层特征通过反卷积操作与浅层特征进行融合,得到结构层次丰富的融合特征,最终实现不同卷积层、不同特征的多元信息的分类预测与位置回归。在舰船光学遥感数据集上进行数据分析实验,平均检测精度(AP)达到85.9%,检测速度达到3
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