《表5 本文方法与其他舰船检测方法对比结果》

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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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为进一步验证本文方法的有效性与实用性，与Faster RCNN（Ren等，2017）、基于卷积神经网络的检测模型（CNN-based model）（李健伟等，2018）、基于生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）和线上难例挖掘（online hard example mining，OHEM）的检测模型（李健伟等，2019）以及密集连接的端到端检测网络（densely connected end-to-end neural network）（Jiao等，2018）等模型进行对比实验，以上对比模型依次称为模型1、模型2、模型3、模型4，结果如表5所示。