一种基有YOLOv8的SAR图像船舶目标检测方法

本发明公开了一种基有YOLOv8的SAR图像船舶目标检测方法，为了解决合成孔径雷达图像中部分船舰目标体积小、目标尺寸变化大以及背景噪声复杂等问题。其中，多尺度提取骨干网利用优化的C2f模块加强多尺度特征提取和融合，并设计SPA模块丰富梯度流信息，从而提高对不同尺度目标的检测效果。颈部替换为更轻量的动态上采样，在降低计算开销和模型复杂性的同时优化复杂背景中小型船舶的识别。检测部分设计加入多维度注意力机制和剪枝优化，增强模型复杂背景中对关键特征的敏感性，提高检测准确性。在HRSID和SSDD两个公开数据集上进行实验，分别实现了92.2％和98.5％的mAP50，比基线分别提高了2％和2.2％，并且DD‑YOLO模型的复杂度相较于当前主流算法更低。