目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船检测中因背景复杂、目标尺寸各异等因素导致的漏检、误检结果,提出一种基于YOLOv8(you only look once v8)的改进算法。方法首先,轻量化处理YOLOv8的原有网络结构,大幅降低...
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目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船检测中因背景复杂、目标尺寸各异等因素导致的漏检、误检结果,提出一种基于YOLOv8(you only look once v8)的改进算法。方法首先,轻量化处理YOLOv8的原有网络结构,大幅降低网络的冗余度,使轻量化的网络更适合SAR图像舰船检测任务。其次,在主干网络中融入可变形卷积,增强模型对目标的感知能力,能更好地适应目标形变和复杂背景;同时,在颈部网络融入卷积注意力模块,减弱背景信息的干扰,使网络更专注舰船目标的特征。最后,采用EIoU(efficient intersection over union)损失函数,最小化预测框与真实框间的差值(包括宽度和高度),实现更快的收敛速度。结果分别在SSDD(SAR ship detection dataset)和HRSID(high-resolution SAR images dataset)上进行测试,结果表明,改进算法的检测性能优于当前几种流行的目标检测算法。其中,与YOLOv8相比,在两个公开数据集上,改进算法的精度评估指标mAP(mean average precision)@0.5分别提升0.68%和1.29%,mAP@0.75分别提升3.32%和3.10%,其处理速度FPS(frames per second)分别提升22帧/s和18帧/s。结论本文在轻量化处理YOLOv8基础上融合可变形卷积与注意力机制构建的改进算法,能实现SAR舰船检测精度和速度的双重提升。
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