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摘要
文中通过在深度卷积神经网络的特征提取模块中引入注意力机制，实现不同通道之间的信息交互，缓解船名位置分布多样导致漏检的问题.通过特征金字塔增强模块融合低高级信息来加深不同尺度的特征，基于特征融合模块将不同深度的特征金字塔增强模块产生的特征聚集成最终的特征进行分割，在提高检测精度的同时降低模型复杂度.利用smooth L1损失函数解决船名预设框的位置回归问题.水面船舶船名检测结果表明：改进后的算法在自建船名数据集上检测精确率达到88.1%,相较于现有优势算法DBNet提高了3.4%.
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单位武汉理工大学; 内河航运技术湖北省重点实验室
