Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船检测模型 | |
| 高云龙; 任明; 吴川; 高文 | |
| 2022 | |
| 发表期刊 | 吉林大学学报(工学版)
 |
| 页码 | 10 |
| 摘要 | 为提升模型对SAR图像多尺度舰船目标的检测能力，保证检测网络的实时性，提出基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船检测模型。在YOLOX网络特征金字塔处嵌入空洞注意力模块，调节感受野与多尺度融合的关系，强化特征的表示能力。在检测头部设计中心性预测分支，对锚点的分类得分进行加权处理，调整模型的损失函数，优化检测结果。在数据集SSDD上进行对比实验，本文提出的模型优于主流的深度网络检测模型，精度达到94.73%，且在检测精度和检测速度中取得最佳平衡。 |
| URL | 查看原文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66268 |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高云龙,任明,吴川,等. 基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版),2022:10. |
| APA | 高云龙,任明,吴川,&高文.(2022).基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船检测模型.吉林大学学报(工学版),10. |
| MLA | 高云龙,et al."基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船检测模型".吉林大学学报(工学版) (2022):10. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于注意力机制改进的无锚框SAR图像舰船（1280KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | |
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