《表3 不同λ下的实验结果对比》

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《一种基于深层次多尺度特征融合CNN的SAR图像舰船目标检测算法》

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在提出了深层次特征融合的网络结构后，为了进一步提升检测效果，提高本文算法对复杂场景适应能力，使用了新的分类损失函数，表3所示为本文方法使用二分类损失函数时在不同参数λ下的检测精度对比，可知在λ=3时，本文算法的平均准确率最高，达到了92.8%。因此，在训练的过程中，通过在损失函数中引入参数λ改变难易样本在训练中所占的权重有效地提高了算法的检测精度。