基于YOLO框架的无锚框SAR图像舰船目标检测

作者：贾晓雅; 汪洪桥^*; 杨亚聃; 崔忠马; 熊斌

来源：系统工程与电子技术, 2022, 44(12): 3703-3709.

• 合成孔径雷达图像
• YOLO
• 无锚框
• 舰船目标检测

面向合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)多目标检测应用，提出了一种基于YOLO (you only look once)框架的无锚框SAR图像舰船目标检测方法。该方法针对YOLOv3锚框需要预先设定且无法完美契合的弊端，通过采用无锚框方法更好适应所检测目标的大小，便于多尺度目标使用。在此基础上，给CSPDarknet53网络增加了注意力机制作为特征提取网络，然后经过能够增大感受野的改进特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)后，把特征图传给无锚框检测头，有效提升了目标类别和位置的预测精度。实验证明，所提算法在公开SAR舰船数据集上平均精度比YOLOv3提高3.8%,达到了94.8%,虚警率降低4.8%。

• 单位
  中国航天科工集团有限公司