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作者：郭伟;杨涵西;李煜;王春艳;
单位：辽宁工程技术大学软件学院;
摘要：合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像背景信息复杂、舰船目标边缘模糊，且多为容易丢失的小尺度舰船目标。针对上述问题，提出语义增强与高阶强交互的SAR图像舰船检测。该方法利用部分卷积与非对称卷积构建部分非对称卷积聚合网络，在减少计算复杂度、轻量化主干网络的同时，更好地捕捉多尺度舰船特征，同时在上采样部分引入双层路由注意力，增强对图像上下文信息的利用。另外，通过递归的方式进行特征提取，可以较好解决区域内信息交互的问题，实现不同级别特征之间的高阶交互建模，提升模型检测能力。在公开的HRSID遥感数据集上进行实验的结果表明，该方法的检测精度达到91.23%,相比原模型提升5.13%,准确率与召回率分别提升2.41%和7.16%,与主流算法相比具有较好的检测效果。
关键词：合成孔径雷达;;目标检测;;语义增强;;高阶强交互;;特征提取
基金资助：国家自然科学基金青年基金项目(41801368)
