【摘 要】
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传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标检测的方法依赖于人工设计特征且易受复杂背景干扰,泛化能力较差。深度学习的方法可以自动提取特征且具有良好的抗
【基金项目】
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装发十三五预研项目(414150480303)资助课题
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传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标检测的方法依赖于人工设计特征且易受复杂背景干扰,泛化能力较差。深度学习的方法可以自动提取特征且具有良好的抗干扰特性,对于未来雷达智能感知具有重要意义。不同于其他只能对固定区域进行检测的常规卷积神经网络,本文提出一种改进型YOLOv3的SAR图像舰船目标检测方法,该方法基于舰船尺寸与形状自适应采样的可变形卷积、ResNet50变体特征提取器和ShuffleNetv2轻量化思想等设计YOLOv3模型。通过SSDD数据集验证,在
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