FMRNet船舶检测网络

抑制误报漏检

通过自适应特征图掩码与水陆分割先验的协同，避免模型对显著特征的过拟合，从而在复杂背景下稳定提升检测精度。

Zhang, Zekun · Tan, Zhenbiao · Kun, Yu · Bing, Fang · Huang, Xiao · 马杰

Journal of Remote Sensing 2023

参数信息

平均检测精度

90.8 %

含SFMM模块的平均检测精度

90.4 %

含FSSM模块的平均检测精度

86.4 %

技术优势

防止特征过拟合

SFMM模块通过注意力机制生成自适应掩码，避免模型只关注单一特征点，从而在显著特征变化时仍能稳定检测。

减少陆地区域误报

FSSM模块将水陆分割掩码与特征图融合，抑制非水面区域的置信度，从而消除不合理的船舶目标误报。

应用场景

• 船舶检测：直接用预训练模型在自有遥感数据上微调，快速提升复杂海况下的检测效果。
• 遥感图像分析：算法能更好利用特征图语义与空间信息，适合处理大范围遥感影像中的目标提取。
• 海洋监测：借助水陆分割先验抑制非水面目标，提高海事监控中对船舶的识别准确率。
• 无人机侦察：网络能适应不同视角和背景，可用于无人机航拍图像中的船舶快速侦察。