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典型文献
一种基于特征重用金字塔的舰船检测算法
文献摘要:
针对现有算法在SAR图像舰船目标检测场景中难以提取模糊目标特征的问题,提出一种基于特征重用金字塔的舰船目标检测算法.所提算法以YOLOV4-tiny为主体,首先将线性因子引入到K-means算法中整合初始锚框,加强网络对多尺度目标的适应性;其次在主干CSPDarknet53-tiny中添加注意力机制来抑制干扰信息,减弱复杂背景的影响;最后利用特征重用机制强化特征金字塔,提升网络对模糊目标特征的提取能力.实验结果表明,相较于YOLOV4-tiny网络,改进后的算法在SSDD数据集上的平均检测精度提升11.79%,证明了改进后算法在舰船检测中的有效性.
文献关键词:
舰船目标;SAR图像;K-means;注意力机制;特征重用;YOLOV4-tiny
作者姓名:
卢鑫凯;王肖霞;杨风暴;刘哲
作者机构:
中北大学信息与通信工程学院 太原030051
文献出处:
引用格式:
[1]卢鑫凯;王肖霞;杨风暴;刘哲-.一种基于特征重用金字塔的舰船检测算法)[J].电子测量技术,2022(16):109-115
A类:
B类:
特征重用,舰船检测,SAR,舰船目标检测,取模,目标特征,目标检测算法,YOLOV4,tiny,means,锚框,多尺度目标,CSPDarknet53,注意力机制,制干,复杂背景,特征金字塔,特征的提取,SSDD,检测精度,精度提升
AB值:
0.319587
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