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摘要
如今面向合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的目标检测技术已得到广泛的研究与应用，并通过深度学习的方法可有效应用于复杂背景特征下的舰船检测，检测精度和速度也具有一定的效果。为提高在SAR舰船目标场景中的检测速度和精度，提出了一种可用于SAR舰船图像的单类目标快速检测方法，主要通过应用深度可分离卷积修改YOLOv4-Tiny网络，并在此基础上添加经改进的通道和空间注意力机制来提升精度。以输入图像尺寸为608×608为基准，相比于YOLOv4-Tiny模型，实验结果表明，该方法的检测精度可达93.91%，检测速度可达42.8 frame/s，提高了11.7 frame/s，模型权重仅有2.17 MB大小，约为YOLOv4-Tiny的1/10。模型利于硬件上板部署，满足SAR图像舰船目标的快速检测场景需求。
- 出版日期2023
- 单位上海大学
