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针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题,本文构建舰船目标数据集STAR,提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块,基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类,增强浅层网络对细节特征的提取能力;其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块,采用FPN和LSTM思想,基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合,增强网络结构非线性和特征层的表征能力;最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练,有效避免了正负样本失衡问题。在遥感图像舰船数据集上实验,本文所提舰船目标检测算法精度均值达到81.98 % ![]()
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,检测速度达到29.6帧/s。此外,遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法,实验结果表明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强,有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。 相似文献
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