基于可變形的多尺度自注意力特征融合SAR影像艦船識(shí)別

摘要： SAR圖像中不同類(lèi)別船舶的目標(biāo)特征區(qū)分不明顯，當(dāng)船舶類(lèi)別較多時(shí)會(huì)出現(xiàn)識(shí)別準(zhǔn)確率下降的問(wèn)題。為更好地提取類(lèi)別特征，本文提出一種識(shí)別模型DCN-MSFF-TR,借鑒Transformer encoder-decoder思想，在主干網(wǎng)絡(luò)中加入可變形卷積模塊(DCN),同時(shí)，將經(jīng)過(guò)Transformer多尺度自注意力處理的特征層按照特征金字塔的方式在模型合適的位置進(jìn)行特征融合，每一層不... （共9頁(yè)）