【摘 要】
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目前深度学习算法已广泛应用于合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）图像的目标检测。然而,当前主流基于深度学习的检测方法存在模型复杂度高、检测速度慢以及对特殊尺寸目标检测性能低等问题。针对上述问题,本文将着重研究基于改进Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）的SAR图像舰船目标检测
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目前深度学习算法已广泛应用于合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）图像的目标检测。然而,当前主流基于深度学习的检测方法存在模型复杂度高、检测速度慢以及对特殊尺寸目标检测性能低等问题。针对上述问题,本文将着重研究基于改进Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）的SAR图像舰船目标检测算法,完成的主要工作如下:（1）针对传统深度学习网络存在模型复杂度高和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的轻量型目标检测网络,保证高检测精度的同时大幅提升目标检测速度。其次,针对SAR图像中特殊尺寸目标漏检的问题,设计了一种具有特征中继放大和多尺度特征连接的特征提取网络,用以提高网络对不同尺寸目标的检测性能。另外,改进了识别与定位任务网络,进一步提升预设目标框的精度以及检测速度。（2）针对开源数据集SSDD（SAR Ship Detection Dataset）,从检测精度、检测速度以及不同尺寸目标的检测性能方面对提出的目标检测网络、传统Faster R-CNN网络与SSD（Single Shot multibox Detector）网络进行了对比实验和分析。实验结果表明,本文提出的检测网络在保证高的检测精度的前提下,检测速度相比于Faster R-CNN和SSD等传统网络都有大幅度的提升。而且本文提出的网络对特殊尺寸的目标的检测性能也有明显优势。（3）针对实际SAR图像尺寸过大无法直接送入深度学习网络的问题,提出了一种基于实际SAR图像的目标检测方法。通过对实际SAR图像的分割、预识别和拼接等操作完成预处理,结合本文提出的目标检测网络,设计了一个适用于实际SAR图像的快速、精准、轻量化的目标检测网络模型。
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