系统工程与电子技术

作者：钱坤, 李晨瑄, 陈美杉, 郭继伟, 潘磊

单位：1. 海军航空大学岸防兵学院, 山东 烟台 264000；2. 中国人民解放军32127部队, 辽宁 大连 116100；3. 航天工程大学研究生院, 北京 101416

关键词：Swin Transformer,反向特征金字塔,在线困难样例挖掘,舰船实例分割

基金：装备预研领域基金(6140247030216JB14004)

针对反舰武器图像制导目标实例分割精度低, 模型中上下文语义交互不充分, 特征融合推理速度慢, 数据集难易样本不均衡导致训练效果差等问题, 提出了一种基于改进滑动窗口的Transformer(shifted windows Transformer, Swin Transformer)的舰船目标实例分割算法。设计了局部增强感知模块用以拓展感受野, 加强语义交互能力; 采用反向特征金字塔网络进行特征融合, 提高算法处理速度; 使用在线困难样例挖掘, 改善数据集样本不均衡问题, 提升网络训练效果。实验结果表明, 改进后的算法相较基线算法在分割准确率上提升了1.5%, 在处理速度上提高了1.3%, 兼具精度和速度优势。

来源：2023年第10期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2023年第10期