基于注意力融合的海上目标检测算法

准确识别海上目标对提高舰船航行安全、维护海上权益意义重大。YOLOv7作为YOLO系列算法的最新成果,在目标检测任务中拥有良好的速度和精度。但通用化的网络应用于特定场景时,由于权重过大可移植性差,优势并不明显。本文根据海上目标分布及背景特点,利用注意力机制提升网络的特征提取与特征融合能力,提出一种基于注意力融合的海上目标检测算法CS-YOLOv7s。在新加坡海上数据集中的实验结果表明,本文所提网络在少量降低准确率的同时,大幅度降低网络权重,提高检测速度,可满足海上目标实时检测任务需要。