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一种用于SAR图像舰船检测的CenterNet++模型( A CenterNet++ model for ship detection in SAR images )
H Guo X Yang N Wang X Gao
由于两个困难，SAR图像中的船舶检测是一项具有挑战性的任务。(1)由于观测距离较远，SAR图像中的舰船体积小，分辨率低，假阴性率高。(2)由于岸上背景复杂，船舶容易与外观相似的物体混淆。为了解决这些问题，我们提出了一种有效且稳定的单级检测器CenterNet++。该模型主要由三个模块组成，即特征细化模块、特征金字塔融合模块和头部增强模块。首先，为了解决小目标检测问题，我们设计了一个特征细化模块来提取多尺度上下文信息。其次，开发了特征金字塔融合模块，以生成更强大的语义信息。最后，为了减轻复杂背景的影响，提出了头部增强模块，以平衡前景和背景。为了证明该方法的有效性和鲁棒性，我们在三个流行的SAR图像数据集上进行了大量的实验，即AIR-SARShip、SSDD和SAR-Ship。实验结果表明，我们的CenterNet++在所有数据集上都达到了最先进的性能。此外，与基线CenterNet相比，所提出的方法在时间成本几乎没有增加的情况下实现了显著的精度提高。
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