基于掩模注意型交互的SAR舰船实例分割

作者：张天文; 张晓玲^*; 邵子康; 曾天娇

来源：系统工程与电子技术, 2023, 1-10.

• 合成孔径雷达
• 深度学习
• 实例分割
• 掩模注意型交互

现有合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）舰船实例分割方法未实现掩模交互或交互性能有限，导致精度较低。针对上述问题，本文提出了一种基于掩模注意型交互（mask attention interaction，MAI）的SAR舰船实例分割方法MAI-Net。首先，MAI-Net使用了膨胀空间金字塔池化，来获取多分辨率特征响应，增强了对背景鉴别能力；其次，MAI-Net使用了非局部注意力模块，来抑制低价值信息，实现了空间特征自注意；最后，MAI-Net提出了拼接混洗注意力模块，来平衡不同特征图的贡献，进一步提高了实例分割精度。在公开的像素级多边形分割SAR舰船检测数据集（polygon segmentation SAR ship detection dataset， PSeg-SSDD）上的结果表明，MAI-Net的SAR舰船实例分割精度高于现有其他十一种对比模型，实例分割精度达到61.1%，高于次优模型1.5%。

• 单位
  电子科技大学; 航天学院