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基于改进DeepLabV3+的海上船舶目标分割方法
1
作者
陶维昊
罗亚松
+2 位作者
林法君
曲建静
刘一平
《兵工学报》
北大核心
2025年第8期324-336,共13页
船舶目标分割对于提高海洋监测系统的自动化程度具有重要意义。现有的分割方法往往存在误分割、易受噪声干扰、处理效率低等问题,难以灵活高效地适应实际场景的需求。针对海上船舶目标分割任务,提出一种基于改进DeepLabV3+网络的分割算...
船舶目标分割对于提高海洋监测系统的自动化程度具有重要意义。现有的分割方法往往存在误分割、易受噪声干扰、处理效率低等问题,难以灵活高效地适应实际场景的需求。针对海上船舶目标分割任务,提出一种基于改进DeepLabV3+网络的分割算法MET-DeepLabV3+。在图像预处理阶段采用线性变换、双边滤波和多尺度Retinex级联式算法,以减弱噪声、天气等不利因素的影响;模型设计中采用轻量化的MobileNetV2作为主干网络,以降低模型复杂度;引入ECA-Net注意力机制,以增强模型对多尺度特征的捕捉能力。采用迁移学习方法,将在SeaShips数据集上预训练得到的特征权重应用于模型训练中,进一步优化分割效果。实验结果表明,改进算法的平均交互比为91.62%,平均像素准确率为92.87%,相比于基础DeepLabV3+模型分别提高2.13%和1.11%,且高于HRNet、PSPNet和UNet等分割模型,较好地满足了船舶目标分割任务的实际需求,具有较高的应用价值。
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关键词
船舶目标分割
DeepLabV3+
轻量化网络
注意力机制
迁移学习
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职称材料
题名
基于改进DeepLabV3+的海上船舶目标分割方法
1
作者
陶维昊
罗亚松
林法君
曲建静
刘一平
机构
海军工程大学
海军参谋部军事训练中心
久之洋红外系统股份有限公司
出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第8期324-336,共13页
基金
国家自然科学基金项目(42074074)。
文摘
船舶目标分割对于提高海洋监测系统的自动化程度具有重要意义。现有的分割方法往往存在误分割、易受噪声干扰、处理效率低等问题,难以灵活高效地适应实际场景的需求。针对海上船舶目标分割任务,提出一种基于改进DeepLabV3+网络的分割算法MET-DeepLabV3+。在图像预处理阶段采用线性变换、双边滤波和多尺度Retinex级联式算法,以减弱噪声、天气等不利因素的影响;模型设计中采用轻量化的MobileNetV2作为主干网络,以降低模型复杂度;引入ECA-Net注意力机制,以增强模型对多尺度特征的捕捉能力。采用迁移学习方法,将在SeaShips数据集上预训练得到的特征权重应用于模型训练中,进一步优化分割效果。实验结果表明,改进算法的平均交互比为91.62%,平均像素准确率为92.87%,相比于基础DeepLabV3+模型分别提高2.13%和1.11%,且高于HRNet、PSPNet和UNet等分割模型,较好地满足了船舶目标分割任务的实际需求,具有较高的应用价值。
关键词
船舶目标分割
DeepLabV3+
轻量化网络
注意力机制
迁移学习
Keywords
ship target segmentation
DeepLabV3+
lightweight network
attention mechanism
transfer learning
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
基于改进DeepLabV3+的海上船舶目标分割方法
陶维昊
罗亚松
林法君
曲建静
刘一平
《兵工学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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参考文献
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