用于SAR圖像艦船目標檢測的MAF-Net和CS損失

摘要： 深度學習算法以其端到端訓練和高準確率等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于合成孔徑雷達圖像艦船檢測領(lǐng)域。然而，SAR圖像中艦船目標尺寸跨度較大，且易受到復(fù)雜背景和噪聲的干擾，從而影響識別精度。為了進一步提高網(wǎng)絡(luò)的檢測精度，本文提出了一個多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)主要包含一個多尺度特征注意力融合模塊，該模塊使用骨干網(wǎng)絡(luò)輸出的特征圖，融合多尺度的信息，在空間和通道維度對FPN輸出的特征圖進行增強，用...