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摘要
为提高卷积神经网络(CNN)对SAR图像靠岸舰船的检测精度，提出一种基于显著性CNN方法．该方法使用视觉显著性机制对SAR图像进行预处理，将得到的场景注意力加权(即显著图)融合到原始SAR图像中，最终将带有场景注意力加权的SAR图像输入到CNN网络．在公开的SAR舰船检测数据集上的实验表明，与经典双阶段检测器Faster R-CNN方法相比，显著性CNN方法可抑制岸边背景干扰，有效提高SAR靠岸舰船的检测精度．
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单位航天学院; 电子科技大学
