基于多尺度特征提取与FRFT卷积的SAR船舰检测方法

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基于多尺度特征提取与FRFT卷积的SAR船舰检测方法
申请号:CN202411375836
申请日期:2024-09-30
公开号:CN118884439B
公开日期:2025-06-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多尺度特征提取与FRFT卷积的SAR船舰检测方法,包括:获取SSDD合成孔径雷达图像数据集及HRSID数据集,对数据集进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集;搭建基于多尺度特征提取与FRFT卷积网络,包括输入端、主干网络、Neck网络和探测头部分,主干网络和Neck网络协同处理特征;将经过预处理的训练集和验证集的SAR图像输入至MEFTNet网络中训练,计算损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取最佳参数模型;将经过预处理的测试集输入到训练好的最佳参数模型中,输出SAR图像的精确识别图。本发明能更好的获取船舰特征,降低检测的误检率,提高检测的准确率以及各种场景下的适应效果。
技术关键词
分数阶傅里叶变换 多尺度特征提取 残差模块 检测网络模型 采样模块 卷积模块 探测头 注意力 更新网络参数 合成孔径雷达图像 多层感知器 滤波器 训练集 梯度下降算法 通道 残差结构
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