一种面向多模态船舶图像的轻量化目标检测方法及其系统

一种面向多模态船舶图像的轻量化目标检测方法及其系统，针对光学、红外、SAR等不同模态的船舶图像，实现对海面舰船目标的快速检测，提高舰船识别概率及准确率。属于深度学习目标检测与多模态图像处理结合技术领域。通过设计MSConv模块代替骨干网络中原有的卷积层，减少模型的参数量和计算量；引用Swin Transformer模块，提高复杂场景下针对红外小目标船舶的检测能力；基于GSLA和GSConv模块设计更加适用于SAR目标的L‑BiFPN结构，在轻量化的同时增强模型的多尺度感知能力；基于NWD和CIoU设计CIoU‑NWD加权损失函数，降低原始损失函数对小目标位置偏移的敏感度，提高小目标的检测精度。