【摘 要】
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目的 为了加强海上交通的安全性，以常见的民用船和军用船为研究对象，针对原始YOLOV3算法在船舶数据集上的检测精度不高、目标框出现误检和小目标漏检的问题，该文提出了改进的船舶检测算法MS-YOLOV3。方法 首先，构建船舶图像数据集Shipdataset，包括数据采集、增强和标签标注，使用维度聚类算法在该数据集中找出合适尺寸的先验框，并应用于相对应的尺度特征图。其次，以Darknet-53的网络框
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目的 为了加强海上交通的安全性，以常见的民用船和军用船为研究对象，针对原始YOLOV3算法在船舶数据集上的检测精度不高、目标框出现误检和小目标漏检的问题，该文提出了改进的船舶检测算法MS-YOLOV3。方法 首先，构建船舶图像数据集Shipdataset，包括数据采集、增强和标签标注，使用维度聚类算法在该数据集中找出合适尺寸的先验框，并应用于相对应的尺度特征图。其次，以Darknet-53的网络框架为基础特征提取网络，增加网络预测尺度，在多尺度特征融合中加入DCA融合策略，提高模型对船舶的检测能力。
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