基于无锚框网络的航拍航道船舶检测算法

摘要

针对无人机航拍航道船舶影像中船舶目标较小、尺度变换大、背景复杂等问题,提出了一种基于FoveaBox网络的单阶段无锚框的航道船舶检测算法FoveaSDet.为提升小目标的检测精度,该算法使用基于残差网络改进的SEResNeXt-I作为骨干网.为改善尺度变换问题,FoveaSDet采用Foveahead实现无锚框目标检测.同时为提高复杂背景下检测框的定位精度,使用完全交并比损失实现边框回归.经实验测试,FoveaSDet算法在实景航拍数据集上的平均准确率(AP)和小目标准确率(APS)分别为71.6％和47.0％,相较于原始的FoveaBox提高了4.9％和6.2％,体现了更好的总体检测精度和小目标检测能力.