基于YOLOV5的SAR图像舰船检测
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案例介绍
近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一.首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建,目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结.然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析.最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向.
基于YOLOV5的SAR图像舰船检测
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近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一.首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建,目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结.然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析.最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向.
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