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基于多头自注意力的复杂背景船舶检测算法
被引量：
10
1
作者
于楠晶
范晓飚
+1 位作者
邓天民
冒国韬
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2392-2402,共11页
针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点,提出基于多头自注意力机制(MHSA)和YOLO网络的船舶目标检测算法(MHSA-YOLO).在特征提取过程中,基于MHSA设计并行的自注意力残差模块(PARM),以弱化复杂背景信息干扰并强化船...
针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点,提出基于多头自注意力机制(MHSA)和YOLO网络的船舶目标检测算法(MHSA-YOLO).在特征提取过程中,基于MHSA设计并行的自注意力残差模块(PARM),以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息;在特征融合过程中,开发简化的双向特征金字塔结构,以强化特征信息的融合与表征能力.在Seaships数据集上的实验结果表明,与其他先进的目标检测方法相比,MHSA-YOLO拥有较好的学习能力,在检测精度方面取得97.59%的平均均值精度,MHSA-YOLO对复杂背景船舶目标和小尺寸目标的检测更有效.基于自制数据集的实验结果表明,MHSA-YOLO的泛化能力强.
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关键词
智能航行
目标检测
复杂背景
自注意力机制
多尺度特征融合
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职称材料
题名
基于多头自注意力的复杂背景船舶检测算法
被引量：
10
1
作者
于楠晶
范晓飚
邓天民
冒国韬
机构
重庆交通大学航运与船舶工程学院
重庆交通大学交通运输学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2392-2402,共11页
基金
国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0418521)
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2020jscx-dxwtBX0019)
川渝联合实施重点研发项目(cstc2020jscx-cylhX0005,cstc2020jscx-cylhX0007)。
文摘
针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点,提出基于多头自注意力机制(MHSA)和YOLO网络的船舶目标检测算法(MHSA-YOLO).在特征提取过程中,基于MHSA设计并行的自注意力残差模块(PARM),以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息;在特征融合过程中,开发简化的双向特征金字塔结构,以强化特征信息的融合与表征能力.在Seaships数据集上的实验结果表明,与其他先进的目标检测方法相比,MHSA-YOLO拥有较好的学习能力,在检测精度方面取得97.59%的平均均值精度,MHSA-YOLO对复杂背景船舶目标和小尺寸目标的检测更有效.基于自制数据集的实验结果表明,MHSA-YOLO的泛化能力强.
关键词
智能航行
目标检测
复杂背景
自注意力机制
多尺度特征融合
Keywords
intelligent navigation
object detection
complex background
self-attention mechanism
multiscale fusion
分类号
TU675.79 [建筑科学—建筑技术科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多头自注意力的复杂背景船舶检测算法
于楠晶
范晓飚
邓天民
冒国韬
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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