基于改进的Faster R-CNN船舶目标检测算法

为了提髙船舶目标的检测率和效率,提出了一种改进的基于区域的快速卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)船舶目标检测方法。采用图像降尺度方法,旨在增强船舶图像的有用信息;采用场景窄化方法将目标区域定位网络和FasterR-CNN卷积神经网络构建成一个层级窄化网络,旨在降低目标检测搜索尺度,从而提高Faster R-CNN的计算速度;研究具有主题窄化功能的Faster R-CNN,选择纹理特征和空间差异特征作为窄化子网络,旨在实现主网与子网间深度协作的功能,优化网络参数.试验结果表明:该方法在提高FasterR-CNN算法检测精度的同时,显著地缩短了检测时间.