【摘 要】
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船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题，受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响，易降低图像检测的准确性。为克服船舶目标识别的影响因素，针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型，提升最终的识别精度。本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法，将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中，借助算法训练得出像素级的识别信息，实现对各类型信息的优化处理，最终生成具备辅助分类子网络功能
【基金项目】
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国家青年科学基金资助项目（61703149）；
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船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题，受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响，易降低图像检测的准确性。为克服船舶目标识别的影响因素，针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型，提升最终的识别精度。本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法，将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中，借助算法训练得出像素级的识别信息，实现对各类型信息的优化处理，最终生成具备辅助分类子网络功能的优化模型，提升细粒度识别精确度。
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