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题名自注意力机制驱动的轻量化高鲁棒船舶目标检测方法
被引量：4
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作者
马枫
石子慧
孙杰
陈晨
毛显斌
严新平
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机构
武汉理工大学计算机与人工智能学院
水路交通控制全国重点实验室(武汉理工大学)
南京智慧水运科技有限公司
武汉工程大学计算机科学与工程学院
舟山海华客运有限责任公司
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期188-199,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52171352,52201415)
国家重点研发计划资助项目(2021YFB1600400)。
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文摘
[目的]海岸监控与驾驶瞭望过程中,需要在远距离、多场景下对各种目标进行识别与跟踪。其中,船舶目标往往成像尺寸小、特征不明显,容易与其他目标混淆。为此,提出一种船舶检测方法ShipDet,通过设计专用骨干网络、改进特征提取过程、约束微观检测头,旨在改善上述问题。[方法]首先,通过融合自注意力模块Swin Transformer(STR)和经典CSPDarknet53网络,构造对微小目标高度敏感的特征融合提取网络,以增强小目标特征与环境的相关关系,关联船与航道、船与船、船与岸线,显著抑制不相关信息。考虑到数据集的船舶目标分布不均匀并且尺度变化较小的特点,保留2个检测层,减少模型参数并进一步提升模型性能。最后,使用SIoU损失函数(SCYLLA-IoU)来约束检测头,降低损失函数的回归自由度,提高检测的精度和抗干扰能力。[结果]在2023ships数据集上的验证结果表明,所提方法在船舶目标检测任务上表现较好,mAP@0.5达到92.9%,平均精度为92.1%,消耗参数量仅为35366310,整体检测性能优于其他算法。[结论]ShipDet方法将为海事监控、智能航行提供高效的支撑。
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关键词
船舶目标检测
复杂环境
Swin
Transformer
SIoU
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Keywords
ship detection
complex scenarios
Swin Transformer
SIoU
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分类号
U675.79
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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