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基于改进CenterNet的舰面多目标检测算法

         

摘要

针对大型船舶舰面目标复杂、遮挡严重等突出问题,在CenterNet算法基础上提出了适用于舰面目标检测的改进CenterNet算法。在数据集上,利用离线数据增强方法对图像进行裁剪旋转等操作,获得大量不同背景下的目标图像,为中心点特征提取提供充分的样本信息。为进一步解决背景干扰问题,在网络模型中引入CBAM注意力机制模块,在通道域和空间域两个方向上自适应调整权重,可以更有效突出舰面目标特征而抑制甲板背景特征。最后针对目标遮挡严重的问题,对CenterNet模型的损失函数进行改进,进一步减少目标误检和错检,提升检测精准度。通过在舰面目标数据集上进行测试和验证,改进的CenterNet模型在五类舰面目标的检测精确率和召回率分别提高了2.0%和2.9%,平均准确率达到了93.22%,检测速度可以达到35fps,可以满足舰面目标检测准确性和实时性的要求。

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