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基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法
被引量：
1
1
作者
李宝奇
黄海宁
+2 位作者
刘纪元
刘正君
韦琳哲
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期762-771,共10页
轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(High Resol...
轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(High Resolution Single Shot Detection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(Single Shot Detection-MobileNet V3 Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(Sonar Small Targets)上,SSD-MV3P的平均检测精度(mean Average Precision,mAP)比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现了高分辨率大尺寸SAS图像感兴趣小目标的检测,并且保证了同一位置上检测结果的完整性和唯一性.
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关键词
合成孔径声纳
感兴趣小
目标
检测
轻量化目标检测模型
注意力机制
二次非极大值抑制
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职称材料
题名
基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法
被引量：
1
1
作者
李宝奇
黄海宁
刘纪元
刘正君
韦琳哲
机构
中国科学院声学研究所
中国科学院先进水下信息技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期762-771,共10页
基金
国家自然科学基金(No.11904386)。
文摘
轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(High Resolution Single Shot Detection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(Single Shot Detection-MobileNet V3 Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(Sonar Small Targets)上,SSD-MV3P的平均检测精度(mean Average Precision,mAP)比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现了高分辨率大尺寸SAS图像感兴趣小目标的检测,并且保证了同一位置上检测结果的完整性和唯一性.
关键词
合成孔径声纳
感兴趣小
目标
检测
轻量化目标检测模型
注意力机制
二次非极大值抑制
Keywords
synthetic aperture sonar
interested small target detection
efficient object detection model
attention mechanism
secondary non maximum suppression
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SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法
李宝奇
黄海宁
刘纪元
刘正君
韦琳哲
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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