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遙感圖像船舶識(shí)別是目標(biāo)識(shí)別的一個(gè)重要領(lǐng)域，在海防和救援方面具有重大應(yīng)用價(jià)值。但遙感圖像中的船舶普遍存在云霧遮擋、陸地背景干擾和體積小等因素所造成的識(shí)別難的問題。為了能準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜場景下船舶目標(biāo)，在網(wǎng)絡(luò)的特征提取部分加入了視覺注意機(jī)制，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)提取船舶特征信息的能力;并采用多級(jí)特征提取和去量化操作的學(xué)習(xí)方法來解決船舶體積小的問題;采用難樣本重學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)策略來弱化云霧遮擋和陸地背景的干擾。通過述方法，船舶識(shí)別的綜合準(zhǔn)確率達(dá)到了92.56%，召回率達(dá)到了89與相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境（ Pytorch）下其他常見目標(biāo)檢測算法相比，精確率和召回率都有明顯提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中方法在一定程度上解決了復(fù)雜場景下船舶分割和識(shí)別難的問題。實(shí)驗(yàn)中所使用代碼和部分結(jié)果詳見htts:/ github. com/curioyang/First paper
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