基于改进R-FCN的遥感图像舰船检测

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由于海洋表面微波散射情况复杂,导致在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中海洋杂波分布不均匀,传统舰船检测算法难以适应复杂多变的海杂波环境,无法实现智能舰船检测。本文提出一种改进的基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)检测方法,针对SAR图像特点,对R-FCN中的特征提取网络ResNet进行混合尺度卷积核处理,使得特征提取网络能够抑制相干斑噪声影响,有效提取舰船特征。实验选取高分辨率GF-3与低分辨Sentinel-1卫星SAR图像进行测试,均取得了良好的检测效果,证明本文算法的有效性。
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