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多分支轻量化SAR船舶目标检测算法
1
作者
曹洁
韩鹏辉
梁浩鹏
《计算机工程与设计》
2025年第10期2978-2985,共8页
为解决合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)船舶检测算法中模型复杂和船舶识别率低的问题,提出一种基于YOLOv7的多分支轻量化SAR船舶目标检测算法。设计多分支坐标注意力和可变形坐标卷积,降低模型复杂度。通过使用多个可变形...
为解决合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)船舶检测算法中模型复杂和船舶识别率低的问题,提出一种基于YOLOv7的多分支轻量化SAR船舶目标检测算法。设计多分支坐标注意力和可变形坐标卷积,降低模型复杂度。通过使用多个可变形坐标卷积构建多分支船舶特征提取模块,提升对多尺度船舶的检测性能。通过引入DyHead动态检测头和MPDIoU损失函数,提升模型对复杂船舶背景的适应能力。实验结果表明,所提方法在HRSID和SSDD数据集上分别提升到84.8%和74.7%,检测速度提升为72.3帧/s。
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关键词
合成孔径雷达
目标检测
YOLOv7
深度学习
多分支
坐标
注意力
可变形坐标卷积
MPDIoU
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职称材料
题名
多分支轻量化SAR船舶目标检测算法
1
作者
曹洁
韩鹏辉
梁浩鹏
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与设计》
2025年第10期2978-2985,共8页
基金
甘肃省重点研发计划基金项目(22YF7GA130)。
文摘
为解决合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)船舶检测算法中模型复杂和船舶识别率低的问题,提出一种基于YOLOv7的多分支轻量化SAR船舶目标检测算法。设计多分支坐标注意力和可变形坐标卷积,降低模型复杂度。通过使用多个可变形坐标卷积构建多分支船舶特征提取模块,提升对多尺度船舶的检测性能。通过引入DyHead动态检测头和MPDIoU损失函数,提升模型对复杂船舶背景的适应能力。实验结果表明,所提方法在HRSID和SSDD数据集上分别提升到84.8%和74.7%,检测速度提升为72.3帧/s。
关键词
合成孔径雷达
目标检测
YOLOv7
深度学习
多分支
坐标
注意力
可变形坐标卷积
MPDIoU
Keywords
synthetic aperture radar(SAR)
object detection
YOLOv7
deep learning
multi-branch coordinate attention
deformable coordinate convolution
MPDIoU
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多分支轻量化SAR船舶目标检测算法
曹洁
韩鹏辉
梁浩鹏
《计算机工程与设计》
2025
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