融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测算法研究

摘要

针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力.该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果.用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升.融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确.在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4％,达97％,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度.