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針對復(fù)雜海情下需要對不同大小及種類的船舶進(jìn)行檢測的問題，提岀一種基于深度學(xué)習(xí)的船舶檢測方法，該方法主要針對區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)（R-FCN）進(jìn)行改進(jìn)。首先選取 Resnet50網(wǎng)絡(luò)用于自動(dòng)提取特征，并將Feature Map自動(dòng)提供給改進(jìn)的R-FCN;其次根據(jù)船舶識別的特性改進(jìn)R-FCN，使得RFCN在船舶檢測上能夠完全發(fā)揮其性能;最后根據(jù)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(jìn)行改進(jìn)，將小目標(biāo)船舶識別率提高了4.08個(gè)百分點(diǎn)，之后針對 Roialign進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)的R-FCN方法比原始的R-FCN在小目標(biāo)船舶識別方面表現(xiàn)更優(yōu)，精度共提升了13個(gè)百分點(diǎn)，還與目前主流的目標(biāo)檢測算法如 Faster-RCNN等進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)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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