針對(duì)海岸、島礁、碼頭等因素干擾而造成的SAR圖像近岸艦船檢測(cè)精度不高問(wèn)題,設(shè)計(jì)了采用旋轉(zhuǎn)矩形框與卷積注意力模塊CBAM（Convolutional Block Attention Module）改進(jìn)RetinaNet的SAR圖像近岸艦船檢測(cè)方案。該方案在RetinaNet算法基礎(chǔ)上,利用具有目標(biāo)角度參數(shù)的旋轉(zhuǎn)矩形框減弱非目標(biāo)區(qū)域?qū)ε灤卣魈崛〉母蓴_,在RetinaNet特征提取網(wǎng)絡(luò)相鄰殘差塊之間加入卷積注意力模塊進(jìn)行目標(biāo)特征的有效聚焦,從而改善近岸艦船檢測(cè)效果。利用公開的SSDD數(shù)據(jù)集、自標(biāo)注近岸數(shù)據(jù)集進(jìn)行了艦船檢測(cè)實(shí)驗(yàn),得到的檢測(cè)精度相較于常規(guī)RetinaNet算法分別提升了7.02%和8.89%,驗(yàn)證了該方案的有效性。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,37(06)北大核心

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【部分圖文】：

旋轉(zhuǎn)矩形框和CBAM改進(jìn)RetinaNet的SAR圖像艦船檢測(cè)流程

圖3(b)中旋轉(zhuǎn)矩形框的寬和長(zhǎng)可以近似艦船目標(biāo)在圖像中的寬和長(zhǎng),且旋轉(zhuǎn)矩形框內(nèi)包含較少非目標(biāo)區(qū)域信息。尤其是SAR圖像艦船目標(biāo)長(zhǎng)寬比較大,相比于水平矩形框, 旋轉(zhuǎn)矩形框更能準(zhǔn)確地反映出目標(biāo)信息,其表達(dá)的檢測(cè)目標(biāo)特征更加準(zhǔn)確,符合SAR圖像艦船目標(biāo)特征提取的實(shí)際需求。圖3 艦船目標(biāo)的標(biāo)注

圖2 旋轉(zhuǎn)矩形框與CBAM改進(jìn)RetinaNet的主干網(wǎng)絡(luò)采用旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)的錨框通過(guò)增加角度參數(shù)θ表示旋轉(zhuǎn)矩形錨框的位置信息。與原始錨框相比,每個(gè)錨點(diǎn)處的矩形錨框增加6個(gè)角度,即 - 5π 12 、 - π 3 、 - π 4 、 - π 6 、 - π 12 和0來(lái)控制矩形錨框的旋轉(zhuǎn),則特征圖上每個(gè)錨點(diǎn)處的錨框數(shù)由N×K變?yōu)镹×K×6。其中,N指每個(gè)錨點(diǎn)處有N個(gè)不同寬高比的錨框;K指每個(gè)錨點(diǎn)處有K個(gè)不同尺度大小的錨框。本文中特征圖集合(P3、P4、P5、P6、P7)對(duì)應(yīng)生成的基礎(chǔ)錨框尺度分別為82、162、322、642和1282,每層特征圖中每個(gè)錨點(diǎn)產(chǎn)生錨框的寬高比分別為1、 1 2 、3、 1 3 、3、5和 1 5 ,相對(duì)于基礎(chǔ)錨框尺度大小比分別為20、 2 1 3 和 2 2 3 。真實(shí)標(biāo)注框與錨框的相對(duì)坐標(biāo)以及預(yù)測(cè)框與錨框的相對(duì)坐標(biāo)可表示為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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