复杂背景高精度分割
一种结合CNN与Transformer的多尺度特征增强网络，针对SAR图像中港口近岸船舶，特别是小目标的分割难题，通过特征增强和注意力融合模块有效减少漏检和误检，提升分割精度。
Zhongzheng, Li · 董海荣 · 张立业 · Xiaoyu, Sun · Kong, Dong
IEEE Sensors Journal 2024
特征增强模块细化全局与局部特征，保留小目标船舶的关键信息，从而降低漏检。
注意力融合模块减少复杂海洋背景的干扰，降低误检率。
利用CNN和Transformer各自的优势进行高效多尺度特征提取，提升分割性能。
在SSDD数据集上达到94.83% mPA，证明其在挑战性环境中的有效性。