基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

【类型】期刊

【作者】夏一帆  赵凤军  王樱洁  王春乐 

【刊名】电讯技术

【关键词】 注意力机制,合成孔径雷达(SAR),特征融合,飞机检测

【摘要】针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题，提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制，以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次，在特征增强网络中引入自适应特征融合机制，提高了对不同大小飞机的特征提取能力，同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后，通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸，提高了模型的定位精度。实验结果表明，改进算法召回率达到91.01%,精确率达到90.09%,AP_0.5达到92.34%,分别较原YOLOv4算法提高2.49%,6.56%和3.62%。

【年份】2024

【作者单位】中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学电子电气与通信工程学院;

【期号】03

【页码】350-357