多尺度与复杂背景条件下的SAR图像船舶检测

摘要：

针对SAR图像船舶目标检测中存在的多尺度检测问题,提出了一种加权双向特征金字塔网络对提取的特征进行融合.首先,在双向特征金字塔网络的基础上移除单输入节点,并添加横向捷径;然后,利用可学习的权重对输入特征加权融合,以学习不同输入特征的重要性,分配不同尺度特征的信息比重.为了改进CNN检测算法中使用先验知识人为预设锚框的方法,使用GA-RPN结构利用提取的图像特征来指导锚框的生成.综合利用三个公开数据集检验方法的有效性.实验结果表明,该方法对于低分辨率小目标检测有较低的漏警概率,同时在复杂背景下具有较低的虚警概率,在精确率与召回率上都有显著提高.

关键词：SAR图像;船舶;目标检测;多尺度;锚框

所属期刊栏目：36

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2021-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：50-57