针对合成孔径雷达图像小目标舰船检测中存在的检测率较低,虚警较高等缺点,提出了一种用于SAR图像小目标舰船检测的改进SSD算法。首先制作了一个专门用于SAR图像小目标舰船检测的数据集,在SSD目标检测算法的基础上,针对原始的SSD检测算法在SAR图像小目标舰船中检测效果不佳的缺点,提出了迁移学习,浅层特征增强和数据增广三个...
要想利用深度学习目标检测算法进行SAR图像舰船目标检测,必须有相应的数据集,但是目前本领域尚不存在此类数据集,因此建立了数据集SSDD[1]。SSDD是国内外公开的第一个专门用于SAR图像舰船目标检测的数据集,它可以用于训练和测试检测算法,使研究人员在同一个条件下对比算法性能。 它得到了三十几所高校和研究所的使用,需要...
mscoco数据集_用于深度学习SAR图像舰船目标检测的数据集SSDD和SSDD+ 在数据集SSDD中，⼀共有1160个图像和2456个舰船，平均每个图像有2.12个舰船，数据集后续会继续扩充。相⽐于具有20类⽬标的