上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船无锚框检测

摘要：

SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船目标无锚框检测方法,命名为CI-Net.考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,在特征提取阶段设计上下文融合模块,以自底向上的方式融合高低层信息,结合目标上下文信息,细化提取到的待检测特征;其次,针对复杂场景中目标定位准确性不足的问题,提出分支交互模块,在检测阶段利用分类分支优化回归分支的检测框,改善目标定位框的精准性,同时将新增的IOU分支作用于分类分支,提高检测网络分类置信度,抑制低质量的检测框.实验结果表明:在公开的SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上,该文方法均取得了较好的检测效果,平均精度(AP)分别达到92.56％和88.32％,与其他SAR图舰船检测方法相比,该文方法不仅在精度上表现优异,在摒弃了与锚框有关的复杂计算后,较快的检测速度,对SAR图像实时目标检测也有一定的现实意义.

关键词：合成孔径雷达;舰船检测;无锚框;上下文信息;自注意力

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73;TP751

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省教育厅基金;辽宁工程技术大学学科创新团队

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：380-389