基于感受野权重的表示方法与上下文增强技术在SAR舰船检测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Receptive Field Weighted Representation and Context Enhancement for SAR Ship Detection

针对SAR船舶检测中特征提取不足的问题，本文提出RC-Det方法，结合多尺度感受野加权表示增强局部特征与全局上下文融合，通过上下文增强模块整合周边信息，并采用分离分类与回归任务优化检测框，在SSDD和SAR-Ship-Dataset上分别达到96.21%和93.21%的A0.5精度，显著优于现有方法。

　　合成孔径雷达（SAR）船舶检测在海洋运输领域正发挥着越来越重要的作用。现有的方法在提取SAR图像中的船舶特征时，往往不够全面，难以有效区分不同船舶，导致检测准确率较低。为了解决这一问题，我们提出了一种基于感受野加权表示（Receptive Field Weighted Representation, RFWR）和上下文增强的SAR船舶检测方法，简称RC-Det。该方法主要由三个部分组成：首先，利用多种感受野来提取丰富的空间特征，并通过动态分配这些特征的权重，实现局部细节与全局上下文之间的自适应平衡，从而提升模型的判别能力和鲁棒性。其次，我们设计了一个上下文增强模块（Context Enhancement Module, CEM），能够结合周围物体的信息，增强船舶特征的表达能力，提高船舶特征的识别效果。最后，将分类和回归任务分别进行，以避免信息丢失，并采用CIoU回归损失函数，有助于获得更精确的预测框。在SSDD和SAR-Ship-Dataset两个数据集上的大量实验验证了我们方法的有效性，RC-Det的AP0.5分别达到了96.21%和93.21%，优于其他现有方法。这一成果进一步证明了我们方法的优越性。

SAR图像识别技术是人工智能图像解释中的关键技术之一，主要用于避免内在噪声的影响，获取感兴趣区域（RoI）内目标的潜在特征信息，并为物体检测提供强大的数据支持。船舶作为海洋运输的重要载体，其检测是海洋监控中的关键组成部分。根据SAR图像的特性以及船舶检测的重要性，SAR图像中的船舶目标检测研究在军事侦察、海洋资源监测和海洋运输管理等领域受到了广泛关注。

目标检测作为计算机视觉的重要研究方向，能够为图像和视频的语义理解提供有价值的信息。其核心在于定位和分类目标，主要任务是准确且高效地在给定图像中找出所有感兴趣的目标。根据是否需要人工提取特征，目标检测算法可以分为传统方法和基于深度学习的方法。传统方法通常分为三类：基于统计的方法、基于知识的方法和基于模型的方法。这些方法一般包括三个步骤：区域选择、特征提取和分类。传统的区域选择策略通常采用穷举方法，导致方法的时间复杂度较高。而在特征提取阶段，特征是手动设计的，如尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和加速鲁棒特征（SURF）等。然而，由于目标形态的多样性、图像光照变化的复杂性以及背景的多变性，这些方法提取的特征在鲁棒性方面表现不佳，从而影响了识别效果和准确率。同时，传统方法往往需要大量的人工干预和计算资源，效率较低。

随着深度学习理论的快速发展，基于深度学习的目标检测方法在性能上显著优于传统方法。目前，基于深度学习的目标检测方法主要分为两类：两阶段检测方法和单阶段检测方法。两阶段检测方法，也称为基于区域的方法，其代表包括Fast-RCNN和Faster-RCNN。这类方法的基本流程是：首先通过骨干网络提取图像的特征，然后基于预设的锚框进行区域分割，得到感兴趣区域（RoI）。接着，将RoI中的特征重塑为固定尺寸，并通过分类和回归分支进行处理。最后，利用非极大值抑制（NMS）算法对处理后的特征进行筛选，从而得到最终的检测结果。单阶段检测方法则直接在多个特征图上预测潜在目标的位置和分类标签，无需对RoI进行重塑和调整。其代表方法包括You Only Look Once（YOLO）和Single Shot MultiBox Detector（SSD）。这类方法的结构相对简单，因此检测速度更快。随着检测框架的不断优化，单阶段检测方法的精度也逐渐接近两阶段方法。因此，越来越多的研究者开始关注单阶段检测方法，并尝试将其与两阶段方法相结合。这些算法在船舶检测和识别领域得到了广泛应用。

尽管目标检测方法在性能上取得了显著进展，但大多数现有方法主要针对自然图像进行了优化，未能充分考虑SAR图像的独特特性。SAR图像中的船舶目标检测面临诸多挑战，例如在特征提取阶段难以充分捕捉船舶的典型散射特性，尤其是在复杂的近海场景中，背景干扰（如建筑物）在散射强度和空间结构上与船舶高度相似，导致特征空间的判别能力显著下降。因此，如何有效利用上下文信息来区分真实目标和误检目标，成为提升SAR图像船舶检测性能的关键。通过引入上下文信息，可以为检测模型提供更多的辅助信息，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

基于上述问题，本文提出了一种基于感受野加权表示和上下文增强的SAR船舶检测方法。该方法的主要贡献可以总结如下：

首先，通过扩展感受野，提取更丰富的空间特征，并设计一个加权分支，实现局部细节与全局上下文之间的精细融合。这一策略有助于提升模型在复杂背景下的特征提取能力，使其能够更准确地识别船舶目标。

其次，通过将船舶特征与上下文信息相结合，利用周围物体的信息来增强船舶特征的表达能力。这种方法能够有效提高船舶特征的可识别性，特别是在存在背景干扰的情况下，能够更好地突出船舶的特征，减少误检率。

第三，将分类和回归任务分开进行，以避免信息丢失。在回归任务中，采用基于重叠区域、中心点距离和长宽比的CIoU损失函数，能够更精确地预测目标的位置和尺寸，从而提高检测的准确性。

本文的其余部分组织如下：第二部分讨论相关工作；第三部分详细描述我们提出的方法；第四部分展示实验结果并进行分析；第五部分总结本文的结论和未来的研究方向。

在相关工作的部分，我们回顾了深度学习在计算机视觉领域的进展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的广泛应用。CNN能够自动学习最适合的特征提取操作，因此基于CNN的目标检测方法在多个应用领域中表现出色。深度卷积神经网络能够提取更高层次的抽象语义信息，显著提升了特征表示能力和检测效果。近年来，许多研究者致力于改进CNN的结构和训练策略，以提高其在不同任务中的表现，包括目标检测、图像分类和语义分割等。

在概述RC-Det方法的部分，我们详细描述了该网络的架构组成以及相应的损失函数。RC-Det的主要网络架构包括三个核心模块：基于感受野加权表示的特征提取模块（Feature Extraction with RFWR, FER）、基于上下文增强的特征增强模块（Feature Enhancement with Context, FEC）以及基于CIoU损失的解耦头部（Decoupled Head with CIoU, DHC）。FER模块通过引入多种感受野，增强了网络对图像中不同尺度目标的感知能力，使得特征提取更加全面和细致。FEC模块则通过引入上下文信息，结合周围物体的特征，提升船舶特征的表达能力和可识别性。DHC模块将分类和回归任务分开处理，利用CIoU损失函数对预测框进行优化，从而获得更精确的检测结果。

在实验结果与分析的部分，我们首先介绍了实验所使用的数据集，包括SSDD和SAR-Ship-Dataset。这两个数据集分别代表了不同的应用场景和图像质量，为验证RC-Det方法的性能提供了丰富的测试材料。随后，我们描述了实验的评估指标，包括平均精度（AP）、平均精度0.5（AP0.5）以及召回率（Recall）等，这些指标能够全面衡量检测模型的性能。接下来，我们通过消融实验分析了所提出的CEM和RFWR模块对检测模型性能的影响，结果显示这些模块在提升检测精度和鲁棒性方面发挥了重要作用。最后，我们展示了RC-Det在多个数据集上的检测结果，并与其他方法进行了对比分析，进一步验证了其优越性。

在结论部分，我们总结了RC-Det方法的创新点和实验结果。该方法通过结合感受野加权表示和上下文增强技术，有效解决了SAR图像中船舶检测所面临的特征不足和识别困难等问题。实验结果表明，RC-Det在SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上的检测性能优于现有方法，特别是在复杂背景下的船舶识别能力得到了显著提升。这一成果为SAR图像中的船舶检测提供了新的思路和方法，也为未来的研究奠定了基础。

在未引用的参考文献部分，我们列出了部分与本文主题相关的研究，这些研究为本文的方法提供了理论支持和实际应用的参考。这些文献涵盖了SAR图像处理、目标检测算法以及上下文增强技术等多个方面，为本文的创新点提供了重要的背景信息。

在作者贡献声明部分，我们明确了每位作者在本文中的具体贡献。Cheng Zha负责概念化、调查、方法设计和初稿撰写；Weidong Min负责概念化、调查、方法设计、监督和审阅修改；Qing Han负责概念化、方法设计、软件开发和监督；Qi Wang负责概念化、调查、方法设计和验证；Di Gai负责调查、验证、可视化和监督；Hongyue Xiang负责软件开发、调查和可视化。每位作者在研究的不同阶段都发挥了重要作用，共同推动了RC-Det方法的实现和验证。

在竞争利益声明部分，我们声明所有作者均未涉及任何可能影响本文研究的财务利益或个人关系。这一声明确保了研究的客观性和公正性，表明本文的研究成果是基于独立和公正的实验和分析得出的，没有受到外部因素的干扰。

总的来说，本文提出了一种针对SAR图像中船舶检测的创新方法，通过结合感受野加权表示和上下文增强技术，有效提升了检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，RC-Det方法在多个数据集上的表现优于现有方法，为SAR图像中的船舶检测提供了新的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何在不同场景下优化RC-Det方法，提高其在实际应用中的适应性和稳定性。此外，还可以结合其他先进的深度学习技术，如Transformer和自监督学习，以进一步提升检测性能。这些方向的研究将有助于推动SAR图像处理技术的发展，为海洋监控和运输管理提供更加可靠的技术支持。