基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测.pdf

"基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测" 本文旨在解决传统的合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测算法检测精度易受斑点噪声影响的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法。本文首先将当前先进的单次多盒检测器(SSD)检测算法应用到SAR图像舰船目标检测领域，并指出了其在该领域存在的局限性。在此基础上，我们提出了基于SSD的新的检测方法，包括融合上下文信息、迁移模型学习。在公开的SSDD数据集上进行了训练和测试，对实验结果进行了对比分析。 深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。DCNN可以自动学习图像中的特征，从而实现对图像的识别和分类。在SAR舰船目标检测领域，DCNN可以用于学习舰船的特征，从而实现对舰船目标的检测。 基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法具有以下优点： 1. 高检测精度：DCNN可以自动学习舰船的特征，从而实现对舰船目标的高精度检测。 2. 高检测效率：DCNN可以快速地处理大量的图像数据，从而实现对舰船目标的实时检测。 3. 良好的泛化性：DCNN可以学习舰船的泛化特征，从而实现对舰船目标的泛化检测。 在本文中，我们首先介绍了SAR舰船目标检测的背景和意义，然后介绍了基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法的原理和实现。我们对实验结果进行了对比分析，证明了基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法的有效性。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法，解决了传统检测算法的局限性。 2. 实现了舰船目标的高精度检测和实时检测。 3. 验证了基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法的有效性。 本文提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测算法，该算法可以实现对舰船目标的高精度检测和实时检测，具有良好的泛化性和检测效率。