基于深度分离卷积神经网络的高速高精度SAR舰船检测

摘要

随着人工智能的兴起,利用深度学习技术实现SAR舰船检测,能够有效避免传统的复杂特征设计,并且检测精度获得了极大的改善。然而,现如今大多数检测模型往往以牺牲检测速度为代价来提高检测精度,限制了一些SAR实时性应用,如紧急军事部署、迅速海难救援、实时海洋环境监测等。为了解决这个问题,该文提出一种基于深度分离卷积神经网络(DS-CNN)的高速高精度SAR舰船检测方法SARShipNet-20,该方法取代传统卷积神经网络(T-CNN),并结合通道注意力机制(CA)和空间注意力机制(SA),能够同时实现高速和高精度的SAR舰船检测。该方法在实时性SAR应用领域具有一定的现实意义,并且其轻量级的模型有助于未来的FPGA或DSP的硬件移植。