基于多任务学习的近岸舰船检测方法

在遥感光学图像近岸舰船目标检测任务中,针对近岸复杂场景中存在形状近似目标的虚警问题,提出一种基于多任务学习的近岸舰船目标检测方法。该方法通过构建海陆分割任务与舰船检测任务并行双路框架,将传统的任务串行处理流程优化为并行处理方式,设计联合损失函数进行双路优化训练约束,提升模型训练的稳定性,通过双分支融合模块剔除陆地掩膜中的检测结果,实现陆地虚警滤除。采用谷歌地球遥感图像制作的数据集进行实验,将本文提出的方法与单任务检测算法YOLOv5相比,mAP提升了4.4个百分点,虚警率降低了3.4个百分点。实验结果表明本文算法对陆地虚警抑制有效。