光学学报, 2020, 40 (1): 0111018, 网络出版: 2020-01-06   

基于轻量级残差网络的红外遥感船只检测 下载: 1655次

Infrared-Remote-Sensing Ship Detection Based on Lightweight Residual Network
朱天佑 1,2,3黄凌锋 1,2,3董峰 1,2龚惠兴 1,2,*
作者单位
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
图 & 表

图 1. 船只检测网络结构图

Fig. 1. Architecture of ship detection network

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图 2. 残差连接模块(Res-Conv2D)

Fig. 2. Block of residual connection (Res-Conv2D)

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图 3. 船只模型和红外成像系统。(a)红外成像系统;(b)水槽;(c)船模;(d)水面船只

Fig. 3. Ship models and infrared imaging system. (a) Infrared imaging system; (b) flume; (c) ship models; (d) surface ship

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图 4. 数据集制作示例。(a)原始数据;(b)用LabelMe标记过的数据

Fig. 4. Samples of ship dataset production. (a) Original data; (b) data labeled by LabelMe

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图 5. 4种网络在训练过程中交叉熵损失值的变化

Fig. 5. Variation of binary cross-entropy loss in training processing for four networks

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图 6. 4种网络在训练过程中像素准确率的变化

Fig. 6. Variation of pixel accuracy in training processing for four networks

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图 7. 输出结果对比。(a)输入图像;(b)人工标注结果;(c) BS-Net输出结果;(d) BRS-Net输出结果;(e) TS-Net输出结果;(f) TRS-Net输出结果

Fig. 7. Output results. (a) Input images; (b) output results of manual annotation; (c) output results of BS-Net; (d) output results of BRS-Net; (e) output results of TS-Net; (f) output results of TRS-Net

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表 1测试集中4种网络对船只检测结果的对比Table 1 Comparison of ship detection results of four networks on testing datasets%

Table1.

NetworkβPAPRF1-scoreβIoU
BS-Net95.7634.4675.2747.2730.95
BRS-Net98.7084.7859.3169.7953.60
TS-Net99.1893.4672.6081.7269.09
TRS-Net99.3188.7383.3485.9575.36

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朱天佑, 黄凌锋, 董峰, 龚惠兴. 基于轻量级残差网络的红外遥感船只检测[J]. 光学学报, 2020, 40(1): 0111018. Tianyou Zhu, Lingfeng Huang, Feng Dong, Huixing Gong. Infrared-Remote-Sensing Ship Detection Based on Lightweight Residual Network[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(1): 0111018.

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