資料介紹
針對復雜海情下需要對不同大小及種類的船舶進行檢測的問題,提岀一種基于深度學習的船舶檢測方法,該方法主要針對區域全卷積網絡(R-FCN)進行改進。首先選取 Resnet50網絡用于自動提取特征,并將Feature Map自動提供給改進的R-FCN;其次根據船舶識別的特性改進R-FCN,使得RFCN在船舶檢測上能夠完全發揮其性能;最后根據部分類別船舶體積較小識別率低的問題,先采取最大池化層( Maxpooling)進行改進,將小目標船舶識別率提高了4.08個百分點,之后針對 Roialign進行改進。改進的R-FCN方法比原始的R-FCN在小目標船舶識別方面表現更優,精度共提升了13個百分點,還與目前主流的目標檢測算法如 Faster-RCNN等進行了對比。實驗結果表明,該方法識別精度更高,速率與其他方法基本持平。
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