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摘要:
深度学习模型中的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)常被用作合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中多目标船舶的检测.针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型.首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN(Region Proposal Network)并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离(Shape Similar Dis-tance,SSD)度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试.实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好.
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文献信息
篇名 利用改进特征金字塔模型的SAR图像多目标船舶检测
来源期刊 电讯技术 学科 工学
关键词 SAR图像 船舶多目标检测 锚点框聚类 特征金字塔模型
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 电子与信息工程
研究方向 页码范围 896-901
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 3596字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.08.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周慧 大连东软信息学院计算机与软件学院 14 116 4.0 10.0
2 刘振宇 大连东软信息学院计算机与软件学院 8 58 3.0 7.0
3 陈澎 大连海事大学航海学院 20 101 6.0 9.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
SAR图像
船舶多目标检测
锚点框聚类
特征金字塔模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电讯技术
月刊
1001-893X
51-1267/TN
大16开
成都市营康西路85号
62-39
1958
chi
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