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融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测方法
1
作者
许京新
王金伟
+2 位作者
宋富骏
王杰坤
赵博
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第9期1696-1708,共13页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船目标检测是微波遥感的重要应用,然而随着海面尤其是近海背景越来越复杂,同时舰船尺寸大小不一,导致检测算法性能下降,出现漏检、错检等问题,严重影响目标的检测效果。针对上述问题,本文...
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船目标检测是微波遥感的重要应用,然而随着海面尤其是近海背景越来越复杂,同时舰船尺寸大小不一,导致检测算法性能下降,出现漏检、错检等问题,严重影响目标的检测效果。针对上述问题,本文提出一种复杂场景下的融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船检测方法。首先,为了提高主干网络的特征提取能力,设计了一种用于特征提取的自适应全方位动态高效聚合网络(Omni-Dimensional Dynamic and Efficient Layer Attention Network,OD-ELAN)模块。该模块是在高效注意网络(Efficient Layer Attention Network,ELAN)中融合了动态卷积,使得自适应OD-ELAN模块能够输入特征的不同动态调整卷积核的权重。其次,为了提高网络对目标的定位能力,在头部网络中使用显示视觉中心机制(Explicit Visual Center,EVC)来加强网络在空间上对不同区域的感知能力,使网络能够更加灵活地适应不同尺寸、比例和位置的特征。然后对头部网络结构进行设计,在降低网络的计算量的同时保持网络检测的准确性。最后,使用平滑交并集(Smoothde Intersection over Union,SIOU)损失函数衡量预测边界框与真实边界框之间的重叠程度,提升网络对检测目标的定位能力。为了验证自适应卷积神经网络的有效性,使用SAR船舶检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)和高分辨率SAR图像数据集(High Resolution SAR Images Dataset,HRSID)进行消融实验和对比实验。消融实验结果中显示本文网络每次改进后的检测效果都有所提升。改进后的网络对SSDD数据集舰船目标检测的平均精度提升了7.81%,准确率提升了4.95%,召回率提升了11.8%。对HRSID数据集舰船目标检测的平均精度提升了10.6%,准确率提升了10.03%,召回率提升了11.84%。实验结果表明,在对小目标和复杂背景下的舰船目标检测时,改进后的算法显著减少了误检和漏检的情况。
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关键词
合成孔径雷达
舰船目标检测
动态卷积
显示视觉中心
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职称材料
题名
融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测方法
1
作者
许京新
王金伟
宋富骏
王杰坤
赵博
机构
烟台大学物理与电子信息学院
深圳大学电子与信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第9期1696-1708,共13页
基金
国家自然科学基金(61201418,62171293)
深圳市基础研究专项资助(JCYJ20230808105359045)。
文摘
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)舰船目标检测是微波遥感的重要应用,然而随着海面尤其是近海背景越来越复杂,同时舰船尺寸大小不一,导致检测算法性能下降,出现漏检、错检等问题,严重影响目标的检测效果。针对上述问题,本文提出一种复杂场景下的融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船检测方法。首先,为了提高主干网络的特征提取能力,设计了一种用于特征提取的自适应全方位动态高效聚合网络(Omni-Dimensional Dynamic and Efficient Layer Attention Network,OD-ELAN)模块。该模块是在高效注意网络(Efficient Layer Attention Network,ELAN)中融合了动态卷积,使得自适应OD-ELAN模块能够输入特征的不同动态调整卷积核的权重。其次,为了提高网络对目标的定位能力,在头部网络中使用显示视觉中心机制(Explicit Visual Center,EVC)来加强网络在空间上对不同区域的感知能力,使网络能够更加灵活地适应不同尺寸、比例和位置的特征。然后对头部网络结构进行设计,在降低网络的计算量的同时保持网络检测的准确性。最后,使用平滑交并集(Smoothde Intersection over Union,SIOU)损失函数衡量预测边界框与真实边界框之间的重叠程度,提升网络对检测目标的定位能力。为了验证自适应卷积神经网络的有效性,使用SAR船舶检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)和高分辨率SAR图像数据集(High Resolution SAR Images Dataset,HRSID)进行消融实验和对比实验。消融实验结果中显示本文网络每次改进后的检测效果都有所提升。改进后的网络对SSDD数据集舰船目标检测的平均精度提升了7.81%,准确率提升了4.95%,召回率提升了11.8%。对HRSID数据集舰船目标检测的平均精度提升了10.6%,准确率提升了10.03%,召回率提升了11.84%。实验结果表明,在对小目标和复杂背景下的舰船目标检测时,改进后的算法显著减少了误检和漏检的情况。
关键词
合成孔径雷达
舰船目标检测
动态卷积
显示视觉中心
Keywords
synthetic aperture radar
ship target detection
dynamic convolution
display visual center
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测方法
许京新
王金伟
宋富骏
王杰坤
赵博
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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