融合注意力机制与改进SSD算法的SAR舰船目标检测方法
SAR ship object detection method incorporating attention mechanism and improved SSD algorithm
火箭军工程大学 核工程学院, 西安 710025
摘要
针对单次多盒检测算法（SSD）对复杂背景下合成孔径雷达（SAR）图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况，提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并进行改进，以提供丰富的语义信息和细节信息，提高算法的鲁棒性；其次融合通道和空间注意力增强对舰船目标的辨认能力，抑制海杂波等干扰信息；同时改进损失函数来解决舰船密集分布时的漏检问题，提高网络训练效果。数据集上的实验表明，该方法平均准确率（mAP）为87.6%，比SSD算法提高了4.2个百分点，目标的漏检和误检明显减少。相比SSD算法，该算法对复杂背景下的舰船目标有较好的辨别能力和鲁棒性，抗干扰能力有所提升。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0174
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 265-269
文章编号: 1001-3695(2022)01-047-0265-05
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
薛远亮, 金国栋, 侯笑晗, 等. 融合注意力机制与改进SSD算法的SAR舰船目标检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 265-269. (Xue Yuanliang, Jin Guodong, Hou Xiaohan, et al. SAR ship object detection method incorporating attention mechanism and improved SSD algorithm [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 265-269. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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