【摘 要】
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SAR是一种主动式高分辨率微波成像装置,能全天时、全天候对地实施观测,被广泛用于舰船检测,在民用和军事领域具有重要意义。传统的SAR舰船检测方法在复杂环境下容易错检和漏检目标,不能保证稳定的检测表现。基于深度学习的目标检测算法由于无需人工提取特征、特征表达能力强、检测精度高等优点而广受欢迎。其中基于锚框的算法先被用于SAR舰船检测并达到较好效果,但其严重依赖人为设置的锚框参数,导致检测鲁棒性不够好
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SAR是一种主动式高分辨率微波成像装置,能全天时、全天候对地实施观测,被广泛用于舰船检测,在民用和军事领域具有重要意义。传统的SAR舰船检测方法在复杂环境下容易错检和漏检目标,不能保证稳定的检测表现。基于深度学习的目标检测算法由于无需人工提取特征、特征表达能力强、检测精度高等优点而广受欢迎。其中基于锚框的算法先被用于SAR舰船检测并达到较好效果,但其严重依赖人为设置的锚框参数,导致检测鲁棒性不够好。FCOS算法摆脱了锚框的限制,以一种简单高效的检测范式,对多尺度、多形态舰船有更高的检测精度和稳定的检测表现,但仍存在提升空间。本文重点研究了FCOS在SAR舰船检测中的不足,旨在使检测结果更加准确,主要贡献和研究内容如下:（1）通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法,解决了FCOS在直接进行逐像素点回归时,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确的问题。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,有助于检测头在更小的回归范围内,更准确地进行目标分类和定位。同时该网络能增强模型的特征表达能力,从而在特征层面提升舰船检测表现。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验表明,改进算法的平均准确率（m AP）相比FCOS分别提高2.8%和2.0%,充分验证了二阶段方法的有效性。（2）通过设计改良特征金字塔和全局上下文模块,解决了上述改进算法对目标低层特征和上下文信息利用仍有不足,导致小目标漏检的问题。首先,通过改进特征金字塔结构,引入更丰富的低层特征,并增加跳跃连接降低高层语义特征带来的负面影响,提高低层特征利用率,从而提升舰船小目标检测精度。在两个数据集上m AP进一步提高了6.7%和1.4%。其次,通过引入全局上下文模块,捕获空间像素间的长距离依赖关系,从而建立目标和环境的联系,增强低层特征小目标的上下文语义信息,从而提升对小目标的检测效果。m AP进而提高了0.8%和0.6%。最终改进算法在两个数据集上的m AP相比FCOS分别提高10.3%和4.0%,相比其它主流舰船检测算法分别提高4.4%和1.6%,展现了所提算法的性能优势。
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