基于改进YOLOV3的遥感图像舰船目标检测

• 作者: 何维娟 江涛 王欣
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: YOLOV3 目标检测 遥感舰船 特征图
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2022.01.014

摘要

对于舰船遥感目标检测中存在精度低、速度慢等问题,以YOLOV3为框架对YOLOV3网络进行改进,从而使其更适用于检测遥感舰船目标,为了使检测精度更高,在原本3个不同尺度的卷积特征图与深度残差网络中相应尺度的特征图进行融合前提下,增加了第4个尺度104×104,有效地学习样本的特征.实验结果表明:改进的YOLOV3网络能有效提高小尺度目标遥感舰船的检测精度,比原始YOLOV3算法的精度提高了12.1个百分点,整体性能优于原始的YOLOV3算法.