尺度适应性感受野的船舶目标检测方法
Ship object detection based on scale-adaptive receptive field
1. 武汉理工大学 计算机与人工智能学院, 武汉 430063
2. 香港恒生大学 供应链及资讯管理系, 香港 999077
摘要
现有船舶目标检测算法大部分只是基于传统目标检测算法的优化改进，没有考虑船舶具有尺度长宽比例的外观特性，在多尺度目标检测中出现漏检误检问题。为了解决此问题，在YOLOXs基础上，提出一种尺度适应性感受野的船舶检测方法（SAF-YOLOX）。首先，对主干网络提取的不同特征层通过构建双向特征金字塔进行特征融合，增强每个尺度下的特征描述力；同时，设计自适应特征强化模块，抑制不同尺度的特征融合引入的冗余信息，弱化背景信息；然后在预测时，采用多路并行感受野的检测头，利用具有适应目标大小以及比例的感受野提取目标尺度适应性特征信息进行预测；最后，采用先筛选再分配的收敛感知策略，根据网络的收敛状态动态地分配样本，保证检测速度的同时提高检测精度。实验结果显示，所提方法在大型海事监控数据集SeaShips和MCShips上的平均检测精度分别达到93.21%和92.34%，与传统YOLOXs相比，分别提高了1.01%和1.09 %。实验结果证明，所提方法利用尺度适应性感受野能实现多尺度船舶目标的高精度检测。
基金项目
粤澳科技创新联合资助项目(2021A0505080008)
产学研珠港澳合作项目(ZH22017002200001PWC)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0558
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2521-2527
文章编号: 1001-3695(2024)08-039-2521-07
发布历史
[2024-01-24] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
罗芳, 李家威, 何道森. 尺度适应性感受野的船舶目标检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2521-2527. (Luo Fang, Li Jiawei, He Daosen. Ship object detection based on scale-adaptive receptive field [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2521-2527. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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