基于空间 - 频率编码与多尺度细分的 SAR 双域船只检测方法

《Remote Sensing》：Dual-Domain Fusion for Small-Object SAR Ship Detection in Complex Scenes

　　

摘要

合成孔径雷达（SAR）在海上监视中至关重要，但相干斑点可能会掩盖小型离岸船只，而高反射率的沿海结构则可能产生类似目标的信号。反复降采样会进一步削弱稀疏船只的信号特征，而单独使用高分辨率预测头则会增加处理成本。我们提出了一种双域检测器，该检测器将空间-频率编码、多尺度细化和高分辨率特征转换嵌入到主干-颈部-金字塔表示结构中。利用Scharr导出的边界线索结合学习到的频率上下文，这些线索在不同尺度上融合特征时仍具有区分能力。同时，保持样本的空间到深度转换以及全局-局部感受野建模将浅层细节整合到语义更强的特征中。 P P P ?? 3 该检测方法无需引入额外的高分辨率预测头，就能保留船只的精细结构并减少杂乱信号带来的歧义。在SSDD、HRSID和RSDD-SAR上的实验评估了检测精度、跨数据集的迁移能力、在数据有限情况下的表现、对控制性干扰的敏感性以及在边缘设备上的部署效果。在30次种子匹配的SSDD实验中，该方法将mAP提高了个百分点，相对于基线水平。在HRSID和RSDD数据集上，该方法分别获得了69.3%和71.5%的mAP。在Atlas 200I平台上，编译后的FP16模型在101.8帧/秒的运行速度下仍保持了69.3%的mAP。