基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法

针对Faster R-CNN算法中对于红外舰船目标特征提取不充分、容易出现重复检测的问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法。首先通过在主干网络VGG-16中依次引出三段卷积后的3个特征图，将其进行特征拼接形成多尺度特征图，得到具有更丰富语义信息的特征向量；其次基于数据集进行Anchor的改进，重新设置Anchor boxes的个数与尺寸；最后优化改进后Faster R-CNN的损失函数，提高检测算法的整体性能。通过对测试数据集进行分析实验，结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.98%，较之于原Faster R-CNN，精确度提升了3.95%。