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基于YOLO-v5的星载SAR图像海洋小目标检测 被引量：8
1
作者 窦其龙 颜明重 朱大奇 《应用科技》 CAS 2021年第6期1-7,共7页
针对星载合成孔径雷达(SAR)图像中的小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的算法。首先根据目标在图像中占比很小的特点,对深度学习网络进行优化;其次通过自适应锚点框算法重新设置锚点框大小,加快模型训练的收敛速度;最后嵌入GDAL模块,使... 针对星载合成孔径雷达(SAR)图像中的小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的算法。首先根据目标在图像中占比很小的特点,对深度学习网络进行优化;其次通过自适应锚点框算法重新设置锚点框大小,加快模型训练的收敛速度;最后嵌入GDAL模块,使得检测头能够直接读取被检测目标的地理位置信息。实验结果表明本文提出的方法具有较强的泛化能力,能够有效检测出大范围海面上的船舶目标,检测速度较快,漏检率低。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 星载SAR图像 深度学习 数据增强 自适应锚点框 YOLO-v5 小目标检测 GDAL
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