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申请/专利权人：南京航空航天大学;上海机电工程研究所
摘要：本发明公开了一种提升SAR舰船目标检测精度的有向目标检测方法，具体涉及合成孔径雷达目标检测技术领域，构建YOLOv5目标检测模型，在颈部网络中添加小目标检测层并引入EMA注意力机制，并增加检测头，得到改进后的YOLOv5目标检测模型；将训练样本集和测试样本集输入到改进后的YOLOv5目标检测模型中训练，得到模型训练权重以及相应的目标检测结果；在将角度信息引入YOLOv5目标检测模型时，在有向检测部分将角度预测转化为角度分类，并采用周期性圆形标签编码方式并通过窗口函数对预测角度与真实角度进行平滑处理以衡量角度距离，实现角度预测并计算角度损失。
主权项：1.一种提升SAR舰船目标检测精度的有向目标检测方法，其特征在于：具体步骤包括：步骤1、获取RSDD-SAR数据集，选取RSDD-SAR数据集中的所有SAR图像以及目标坐标信息、角度信息和类别标签，并构建训练样本集和测试样本集；步骤2、构建YOLOv5目标检测模型，YOLOv5目标检测模型包括骨干网络、颈部网络以及检测头，在颈部网络中添加小目标检测层并引入EMA注意力机制，并增加检测头，得到改进后的YOLOv5目标检测模型；步骤3、将训练样本集输入到改进后的YOLOv5目标检测模型中训练，得到模型训练权重；步骤4、将测试样本集输入到训练好的YOLOv5目标检测模型中，得到相应的目标检测结果；步骤5、在将角度信息引入YOLOv5目标检测模型时，在有向检测部分将角度预测转化为角度分类，采用圆平滑标签，并通过窗口函数对预测角度与真实角度进行平滑处理以衡量角度距离，进而实现角度预测并计算角度损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 上海机电工程研究所 一种提升SAR舰船目标检测精度的有向目标检测方法
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