《表2 先验框比较：基于S4-YOLO的海上目标检测识别方法》

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《基于S4-YOLO的海上目标检测识别方法》

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模型训练主要在服务器端进行，根据迁移学习原理利用YOLOv3在ImageNet数据集上的预训练模型Darknet53.conv.74作为初始化权重参数。通过K-means聚类算法分别计算了三种模型不同尺度下先验框的大小，如表2所示。为实现模型训练初期损失率的快速下降，设置的初始学习率相对较大为0.01；经过多次测试，分别在模型训练至10 000代、40 000代时分别将学习率再次下降至0.001、0.000 1，学习率的减小更利于模型的平稳收敛。