基于Att-DConv的遥感舰船检测方法研究

何民华; 张润达; 赵胜利

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基于Att-DConv的遥感舰船检测方法研究

更新时间：2026-02-25

- 基于Att-DConv的遥感舰船检测方法研究
- Vol. 22, Issue 3, Pages: 24-28(2024)
- 作者机构：
  
  1. 交通运输部南海航海保障中心广州海事测绘中心
  2. 广州市地铁设计研究院股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： U675.79;TP751;E91
- Published：2024
- 稿件说明：
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何民华, 张润达, 赵胜利. 基于Att-DConv的遥感舰船检测方法研究[J]. 2024, 22(3): 24-28.
DOI：

何民华, 张润达, 赵胜利. 基于Att-DConv的遥感舰船检测方法研究[J]. 2024, 22(3): 24-28. DOI：

摘要

针对遥感影像的舰船目标检测问题，提出了一种基于深度学习的舰船检测模型。首先利用空洞卷积组与通道注意力模块构成骨干网络，然后对所有特征提取层输出的不同尺度特征图进行拼接，再以融合后特征层分别进行上、下采样的方式构建了4个检测尺度的特征增强网络，最后采用改进的NMS算法优化最终的检测框输出。利用开源数据集UCMerced＿LandUse与FAIR1M混合数据集对模型进行训练和测试，利用多种图像增强算法优化训练集质量，采用马赛克处理获取正样本更多的训练影像，并在未经处理的原始影像上进行测试。结果表明，该模型的精度均值可达0.91，检测速度可达34 f/s，对于不同复杂程度背景和尺度的舰船样本具有稳定的检测能力。

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关键词

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references

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