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摘要
人类探索海洋的主要载体是舰船,获取海面舰船目标的主要技术手段是卫星或飞机遥感/航拍。为了实现对海洋舰船目标的检测,提出了一种基于深度学习和视觉注意力机制的遥感图像海洋舰船目标检测方法。通过对多个目标检测算法的分析与研究,采用快速区域卷积神经网络目标检测算法进行实现。利用卷积神经网络提取特征并且使用区域生成网络选取候选区域以提高检测精度并缩短检测时间。通过对视觉注意力机制的各种注意力模型的分析研究,选取多个注意力模型对检测算法进行优化,在算法的特征提取阶段加入注意力机制,使提取的特征具有更强的代表性和鲁棒性。注意力模型将卷积块、注意模块集成到卷积神经网络框架中,显著提高网络的检测精度和显示效果。
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单位江苏自动化研究所
