| 基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测 |
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| 引用本文： | 王毓玮,史国友,林佳木.基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测[J].船舶工程,2021,43(8):29-33,169. |
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| 作者姓名： | 王毓玮 史国友 林佳木 |
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| 作者单位： | 大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026;辽宁省航海安全保障重点实验室,辽宁大连 116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026 |
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| 摘 要： | 针对传统的SAR舰船检测算法适应能力和准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测算法.改进后的算法以FasterR-CNN为检测框架,利用改进的k-means算法设计更适合舰船目标形状特点的先验锚点框;优化NMS算法以剔除重叠区域的舰船候选框,改善了舰船距离较近导致的漏检问题;同时引入Mask R-CNN算法中的RoI Align单元来消除特征图与原始图像的映射偏差.试验结果表明,改进后的算法相比 Faster R-CNN算法平均检测精度提升5.1％,达到86.64％,可以达到船舶数据量庞大情形下的检测要求.
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| 关 键 词： | 深度学习 舰船检测 RoI Align SAR图像 |
SAR Ship Image Detection Based on Improved Faster R-CNN |
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| WANG Yuwei,SHI Guoyou,LIN Jiamu.SAR Ship Image Detection Based on Improved Faster R-CNN[J].Ship Engineering,2021,43(8):29-33,169. |
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| Authors: | WANG Yuwei SHI Guoyou LIN Jiamu |
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