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基于自适应锚框分配与IOU监督的复杂场景SAR舰船检测

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针对复杂场景舰船检测中正负样本分配不合理以及定位质量较差的问题,该文提出了一种基于自适应锚框分配与交并比(IOU)监督的复杂场景合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法(A3-IOUS-Net).首先,A3-IOUS-Net提出了自适应锚框分配,建立概率分布模型来自适应地将锚框分配为正负样本,增强了复杂场景下的舰船样本学习能力.然后,A3-IOUS-Net提出了IOU监督,在预测头部增加IOU预测分支来监督检测框定位质量,使得网络能够精确定位复杂场景下的舰船目标.此外,在该IOU预测分支中引入了坐标注意力模块,抑制了背景杂波干扰,进一步提高了检测精度.在公开的SAR舰船检测数据集(SSDD)的实验结果表明,A3-IOUS-Net在复杂场景中的平均精度(AP)值为82.04%,优于其他15种对比模型.
SAR Ship Detection in Complex Scenes Based on Adaptive Anchor Assignment and IOU Supervise

Synthetic Aperture Radar(SAR)Ship detectionComplex scenesAdaptive Anchor Assignment(A3)IOU Supervise(IOUS)

胥小我、张晓玲、张天文、邵子康、徐彦钦、曾天娇

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电子科技大学信息与通信工程学院 成都 611731

电子科技大学航空航天学院 成都 611731

合成孔径雷达 舰船检测 复杂场景 自适应锚框分配 IOU监督

国家自然科学基金

61571099

2023

10.12000/JR23059

雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

雷达学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.667
ISSN：2095-283X
年,卷(期)：2023.12(5)
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