基于改進(jìn)YOLOv7網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測方法

摘要： 針對合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像在艦船檢測過程中因其環(huán)境復(fù)雜、艦船尺寸多樣而導(dǎo)致檢測精度低的問題，提出了一種輕量級的Cross Stage Ghostnetv2(CSG)模塊替換YOLOv7網(wǎng)絡(luò)中的ELAN模塊和ELAN-W模塊，減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量和計算成本；在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入ConvNeXt模塊，加強(qiáng)圖片的特征提取能力以提高小目標(biāo)的檢測能力；最后采用K-means++聚類自動生成... （共8頁）