《表4 模型简化实验结果：双向特征融合的数据自适应SAR图像舰船目标检测模型》

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《双向特征融合的数据自适应SAR图像舰船目标检测模型》

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注:加粗字体为每列最优结果。“-”表示没有采用对应方法，“√”表示采用了该方法。

通过模型简化实验的方法验证所提轻量化设置、双向特征融合模块对检测结果的影响。将采用LSSD模型中4层特征的锚框参数设置的SSD模型作为比较的基准模型，与LSSD模型、结合了语义聚合的LSSD模型、结合了注意力引导融合的LSSD模型以及结合了双向特征融合方法的LSSD模型分别进行性能指标与速度指标的对比，结果如表4所示。可以看出，与SSD模型相比，本文提出的LSSD模型在速度方面具有显著优势，测试时间仅为SSD模型的65%，而检测精度与SSD模型基本一致。语义聚合和注意力引导特征融合都可以提高检测的精度，而在训练和测试中，只增加了很少的时间。两个模块的组合在精度方面实现了最佳性能，平均精确率与SSD相比提高了2.1%。