【摘 要】
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近年来深度学习图像识别技术在SAR图像船舶识别上已获得快速进步，但现有算法在多尺度SAR图像复杂场景下，如何使特征提取更加高效，综合提升检测精度及速度依然存在巨大挑战。针对以上问题该文提出一种可变形残差卷积与特征融合金字塔的SAR图像船舶识别算法。在Faster RCNN的基础上，更改其骨干网络VGG16为ResNeXt101＿vd-DCN网络，融合原区域建议网络为特征融合金字塔FPN网络，利用K
【基金项目】
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2019年辽宁省教育厅科学技术研究项目，2019-2021“高分辨率遥感图像中多尺度多目标舰船检测方法研究”（项目编号：JZR2019006）；
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近年来深度学习图像识别技术在SAR图像船舶识别上已获得快速进步，但现有算法在多尺度SAR图像复杂场景下，如何使特征提取更加高效，综合提升检测精度及速度依然存在巨大挑战。针对以上问题该文提出一种可变形残差卷积与特征融合金字塔的SAR图像船舶识别算法。在Faster RCNN的基础上，更改其骨干网络VGG16为ResNeXt101＿vd-DCN网络，融合原区域建议网络为特征融合金字塔FPN网络，利用Kmeans算法优化初始锚点框。通过实验对比，最终对比原始Faster RCNN，检测精度从87.95%提升到95.14%，检测速率从2.83FPS提升到6.74FPS。该方法能实现检测精度及速度双高的SAR图像船舶识别，具有一定的实际意义。
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