用于SAR图像舰船目标检测的MAF-Net和CS损失

摘要： 深度学习算法以其端到端训练和高准确率等优势被广泛应用于合成孔径雷达图像舰船检测领域。然而，SAR图像中舰船目标尺寸跨度较大，且易受到复杂背景和噪声的干扰，从而影响识别精度。为了进一步提高网络的检测精度，本文提出了一个多尺度注意力融合网络。该网络主要包含一个多尺度特征注意力融合模块，该模块使用骨干网络输出的特征图，融合多尺度的信息，在空间和通道维度对FPN输出的特征图进行增强，用... （共7页）