《表1 不同特征提取网络检测结果》
为了验证1.2节所设计的特征提取网络的有效性,分别采用经典的ResNet18[19]、ResNet+FPN网络[20]、DLANet[24]以及本文方法进行特征提取,检测分支卷积核设为k=3.训练时,由于SSDD中图像长边长多为400~600,因此训练中调整输入图像大小为512×512(降采样特征图空间维大小为128×128),使用上述4类网络提取特征,其中,ResNet18不进行特征融合,输出特征通过上采样的方式放大至指定尺度.将四个网络的特征图分别输入到三个检测分支,训练四个检测网络,然后在测试集上进行测试,测试结果如表1所示(最佳结果用粗体标出).
图表编号 | XD00132313600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.04.01 |
作者 | 张筱晗、姚力波、吕亚飞、韩鹏、李健伟 |
绘制单位 | 海军航空大学信息融合研究所、海军航空大学信息融合研究所、海军航空大学信息融合研究所、海军91039部队、海军92877部队 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |