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复杂场景下基于改进YOLOv4的小型舰船目标检测
被引量：
1
1
作者
吴维林
方健
+2 位作者
屈毅
张宁
高洁
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期119-122,共4页
针对日益复杂的海洋环境对舰船目标检测更高识别率、实时性、智能化的需求,提出了一种基于改进YOLOv4的舰船目标检测算法。算法将新设计的多层特征融合(MFF)模块和多层接收域块(M-RFB)模块集成到YOLOv4的颈部,改进了网络特征提取的能力...
针对日益复杂的海洋环境对舰船目标检测更高识别率、实时性、智能化的需求,提出了一种基于改进YOLOv4的舰船目标检测算法。算法将新设计的多层特征融合(MFF)模块和多层接收域块(M-RFB)模块集成到YOLOv4的颈部,改进了网络特征提取的能力,解决了海洋环境中小型舰船的检测和分类问题,模型训练过程中引入迁移学习的策略防止模型过拟合并加速模型训练的参数。实验结果表明:该算法能有效解决小型舰船在复杂海洋环境下检测困难、识别率低的问题。与现有算法相比,该算法能够在复杂的海洋导航条件下获得更高的精度,特别是与YOLOv4相比,准确率提高了约11%。
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关键词
舰船目标检测
改进的yolov4
多层特征融合
多层接收域块
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题名
复杂场景下基于改进YOLOv4的小型舰船目标检测
被引量：
1
1
作者
吴维林
方健
屈毅
张宁
高洁
机构
上海航天电子技术研究所
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期119-122,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(616710137)。
文摘
针对日益复杂的海洋环境对舰船目标检测更高识别率、实时性、智能化的需求,提出了一种基于改进YOLOv4的舰船目标检测算法。算法将新设计的多层特征融合(MFF)模块和多层接收域块(M-RFB)模块集成到YOLOv4的颈部,改进了网络特征提取的能力,解决了海洋环境中小型舰船的检测和分类问题,模型训练过程中引入迁移学习的策略防止模型过拟合并加速模型训练的参数。实验结果表明:该算法能有效解决小型舰船在复杂海洋环境下检测困难、识别率低的问题。与现有算法相比,该算法能够在复杂的海洋导航条件下获得更高的精度,特别是与YOLOv4相比,准确率提高了约11%。
关键词
舰船目标检测
改进的yolov4
多层特征融合
多层接收域块
Keywords
ship target detcetion
improved
yolov
4
multi-layer feature fusion(MFF)
multi-layer receiver field block(M-RFB)
分类号
TP391 [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
复杂场景下基于改进YOLOv4的小型舰船目标检测
吴维林
方健
屈毅
张宁
高洁
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
1
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