ABSTRACT Syntetisk bländarradar (SAR) har i stor utsträckning använts för fartygsövervakning. De traditionella metoderna för upptäckt av SAR-fartyg är svåra att upptäcka småskaliga fartyg och undvika störningar av inlandskomplex bakgrund. Metoder för upptäckt av djupinlärning har visat stor prestanda på olika objektdetekteringsuppgifter nyligen, men att använda metoder för djupinlärning för upptäckt av SAR-fartyg visar inte en utmärkt prestanda som det borde ha. En av de viktigaste orsakerna är att det inte finns någon effektiv modell för att hantera upptäckt av flerskaliga fartyg i SAR-bilder med flera upplösningar. En annan viktig orsak är att det är svårt att hantera detektion av flera sar-fartyg, bland annat till havs och i land, och särskilt att det inte på ett effektivt sätt kan skilja mellan inlandskomplex bakgrund och fartyg. I detta dokument föreslår vi ett tätt anslutet flerskaligt neuralt nätverk baserat på snabbare-RCNN ramverk för att lösa flerskaliga och multiscen SAR-fartyg upptäckt. Istället för att använda en enda funktionskarta för att generera förslag ansluter vi tätt en funktionskarta till alla andra funktionskartor uppifrån och ner och genererar förslag från varje sammanslagen funktionskarta. Dessutom föreslår vi en utbildningsstrategi för att minska vikten av enkla exempel i förlustfunktionen, så att träningsprocessen mer fokuserar på de hårda exemplen för att minska falsklarm. Experiment på utökade offentliga SAR-fartygsdetekteringsdata, verifiera den föreslagna metoden kan uppnå en utmärkt prestanda på flerskalig SAR-fartygsdetektering i multiscen. INDEX TERMS Fartygsdetektering, flerskaliga, neurala nätverk, syntetisk bländarradar (SAR).
Referensreferensreferensen föreslår ett tätt anslutet flerskaligt neuralt nätverk baserat på snabbare-RCNN för flerskale- och flerscensdetektering av SAR-fartyg.
A Densely Connected End-to-End Neural Network for Multiscale and Multiscene SAR Ship Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}