文档名：基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法
摘要：轻量化目标检测模型SSD-MV3(SingleShotDetection-MobileNetV3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(SyntheticApertureSonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(HighResolutionSingleShotDetection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(SingleShotDetec-tion-MobileNetV3Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(SonarSmallTargets)上,SSD-MV3P的平均检测精度(meanAveragePrecision,mAP)比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现了高分辨率大尺寸SAS图像感兴趣小目标的检测,并且保证了同一位置上检测结果的完整性和唯一性.
Abstract：TheefficientobjectdetectionmodelSSD-MV3(SingleShotDetection-MobileNetV3)cannotdirectlyde-tecttheinterestedsmalltargetsinhigh-resolutionSAS(SyntheticApertureSonar)imagesduetotheinputimagesizelimit.Tothisend,thispaperproposesanovelobjectdetectionmethod,HRSSD(HighResolutionSingleShotDetection),whichensuresthespecificationofSSD-MV3inputimagesizeandtheintegrityoftheinterestedsmalltargetsthroughredundantcuttingalgorithm,andguaranteestheuniquedetectionresultbyusingsecondarynon-maximumsuppression.Furthermore,animprovedfeatureblockwithacombinationofscale,spaceandchannelattentionmechanismisproposed,andthebasicnetworkandadditionalfeaturenetworkofSSD-MV3areredesignedasSSD-MV3P(SingleShotDetection-MobileNetV3Pro).Thus,SSD-MV3Pcanmoreeffectivelyperceivethefeatureinformationofinterestedsmalltargets.TheexperimentalresultsshowthatthemAP(meanAveragePrecision)ofSSD-MV3Pis4.39%higherthanthatofSSD-MV3ontheinterest-edsmalltargetdetectiondatasetSST(SonarSmallTarget).HRSSDrealizesthedetectionoftheinterestedsmalltargetsinhigh-resolutionSASimages,andensurestheintegrityanduniquenessofthedetectionresultatthesamelocation.
作者：李宝奇 黄海宁 刘纪元 刘正君 韦琳哲 Author：LIBao-qi HUANGHai-ning LIUJi-yuan LIUZheng-jun WEILin-zhe
作者单位：中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院先进水下信息技术重点实验室,北京100190中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院先进水下信息技术重点实验室,北京100190;中国科学院大学,北京100049
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2024, 52(3)
分类号：TP391
关键词：合成孔径声纳 感兴趣小目标检测 轻量化目标检测模型 注意力机制 二次非极大值抑制
Keywords：syntheticaperturesonar interestedsmalltargetdetection efficientobjectdetectionmodel attentionmechanism secondarynonmaximumsuppression
机标分类号：TP391.41TN929.3S
在线出版日期：2024年5月16日
基金项目：基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法[
期刊论文] 电子学报--2024, 52(3)李宝奇 黄海宁 刘纪元 刘正君 韦琳哲轻量化目标检测模型SSD-MV3(SingleShotDetection-MobileNetV3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(SyntheticApertureSonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法...参考文献和引证文献
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