《表1 Faster R-CNN雷达特征目标检测结果》

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《基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合》

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为了提高检测性能，本文减少了“特征雷达目标”的分类数目和消除了检测效果不好的小目标，避免了不同目标之间的相似性而造成的检测效果不良。并用某港口附近狭窄水域的“特征雷达目标”进行目标检测验证，仿真结果直观呈现见图8，而类别减少后的检测效果如表2所示。分类减少后，模型的检测性能明显提高，反应模型平均检测能力的MAP[29]增大为0.517 8，大大高于之前“特征雷达目标”类别数目较多时的0.364 9，这说明对大量特征相近的“特征雷达目标”进行检测不利于深度学习网络对其进行识别。