改进YOLOv5的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法 - 贺翥祯; 李敏; 苟瑶; 杨爱涛 (系统工程与电子技术, 2023)
TP391; 针对合成孔径雷达图像目标检测易受噪声和背景干扰影响,以及多尺度条件下检测性能下降的问题,在兼顾网络规模和检测精度的基础上,提出了一种改进的合成孔径雷达舰船目标检测算法.使用坐标注意力机制,在确保轻量化的同时抑制了噪声与干扰,以提高网络的特征提取能力;融入加权双向特征金字塔结构以实现多尺度特征融合,设计了 一种新的预测框损失函数以改善检测精度,同时加快算法收敛,从而实现了对合成孔径雷达图像舰船目标的快速准确识别.实验验证表明,所提算法在合成孔径雷达舰船检测数据集(synthetic aperture radar ship detection dataset,SSDD)上的平均精度均值达到96.7％,相比于YOLOv5s提高1.9％,训练时收敛速度更快,且保持了网络轻量化的特点,在实际应用中具有良好前景.