基于ＹＯＬＯ 框架的轻量化ＳＡＲ 图像舰船检测方法研究

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摘 要：针对现有的目标检测算法对合成孔径雷达（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，ＳＡＲ） 图像中的舰船目标检测精度低、速度慢的问题，提出了一种基于ＹＯＬＯ 框架的轻量化ＳＡＲ 图像舰船检测算法。基于ＹＯＬＯ 框架，用Ｇｈｏｓｔ 模块和高效通道注意力（Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＥＣＡ） 机制来改进ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔＶ２ 网络构建新的骨干网络，以降低内存访问成本，提高特征提取能力；将颈部网络中的Ｃ３ 模块引入多尺度金字塔切分注意力（Ｐｙｒａｍｉｄ Ｓｐｌｉｔ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＰＳＡ） 模块，充分提取不同尺度特征图的空间信息，加强多尺度特征融合能力；用轻量级ＧＳＣｏｎｖ 卷积消除模型冗余特征，在保持检测精度的同时降低模型参数量。（剩余959字）