CN113536929A - 一种复杂场景下的sar图像目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法，该方法为：利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，得到不同场景下目标的初始特征；利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，对于重要的目标特征，网络分配更大的处理权重，以此增强网络对目标区域的特征学习能力，提升复杂场景区域的目标检测率；在加强后的特征图上预测目标位置，优化训练损失函数，提升预测框的置信度，并反向更新模型参数，使网络输出的预测框更加接近真实目标，同时加快模型更新的收敛速度。本发明提高了复杂场景下的SAR图像目标检测性能，能够快速检测任意场景下的SAR图像目标。

Description

一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法

技术领域

本发明属于雷达图像处理技术领域，特别是一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法。

背景技术

在海面监测中，目标检测是极其重要的一环。无论是近海防御，还是远海防卫都需针对特定目标进行位置检测，以此改善战术部署和增强海防预警能力。随着合成孔径雷达高分辨率成像技术的不断发展，大量SAR图像可用于海上船舶检测，SAR图像目标检测随之成为对海监测的重要途径。

目前主流的SAR图像目标检测方法宏观上可以分为三种，包括传统模型计量统计、机器学习特征分类和深度网络学习模型。深度学习凭借高精度、高效率、高鲁棒性等优点，已在SAR图像目标检测中取得了广泛应用，虽然基于深度学习的SAR图像目标检测技术近年来已经取得较大的进展，但是在复杂背景下的SAR图像中由于目标特征难提取，且近海SAR图像易受沿岸港口、陆地、岛屿等影响，导致近海目标检测仍然存在一定瓶颈。因此，如何克服各类干扰，精准快速的检测出海上目标，是SAR图像处理中需解决的关键问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种复杂场景下克服各类干扰、快速预测出目标位置信息的SAR图像目标检测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法，包括以下步骤：

步骤1、利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，得到不同场景下目标的初始特征；

步骤2、利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，即加强后的特征图；

步骤3、在加强后的特征图上预测目标位置，优化训练损失函数，并使用优化后的损失函数反向更新模型参数。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)使用一阶段检测框架，可以有效保证目标的检测速度；(2)通过注意力机制加强特征后，网络对干扰和目标间的特征差异更敏感，有效提升检测精确度；(3)优化训练损失函数，提升网络预测框的置信度，同时降低额外模块增加所带来的负面影响。

附图说明

图1是本发明复杂场景下的SAR图像目标检测方法的流程图。

图2是本发明中数据增强后的SAR图。

图3是本发明中特征增强后的SAR图。

图4是本发明中模型损失的曲线对比图。

图5是本发明中模型准确度曲线对比图。

图6是传统YOLOv5算法对SAR图像的检测结果图。

图7是本发明对SAR图像的检测结果图。

具体实施方式

本发明一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法，首先使用YOLOv5网络训练SAR图像数据集，将提取到的特征送入由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块中，得到具有筛选加权特性的特征向量。对于重要的目标特征，网络会分配更大的处理权重，从而增强网络对目标区域的特征学习能力。最后优化损失函数，使网络输出的预测框更加接近目标的真实位置，同时加快模型的收敛速度。具体包括以下步骤：

步骤1、利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，得到不同场景下目标的初始特征；

步骤2、利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，即加强后的特征图；

步骤3、在加强后的特征图上预测目标位置，优化训练损失函数，并使用优化后的损失函数反向更新模型参数。

进一步地，步骤1所述的利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，具体包括如下步骤：

步骤1.1、首先将图像按随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接，增加数据集维度，以此扩大网络的特征学习范围；

步骤1.2、然后将增强后的数据送入YOLOv5网络中进行特征提取和特征融合。

进一步地，步骤2所述的利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，即加强后的特征图，具体如下：

步骤2.1、计算通道注意力权值W₁∈R^1×1×C，R表示矩阵，设F(i,j,z)∈R^H×W×C为输入混合注意力模块的特征图，其中H、W、C分别为输入特征图的长度、宽度和通道数，i∈[1,H]，j∈[1,W]，z∈[1,C]；

通道注意力模块中，首先将输入特征在空间维度上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维；然后将压缩后的特征图分别送入感知机层；最后把两个特征图结果叠加后送入激活函数，得到通道注意力权重W₁∈R^1×1×C，如式(1)：

式中σ为Sigmoid函数，f_MLP是由前后两层全连接层和中间一层ReLU函数组成的感知机。

为对应元素相加，AT_avg,AT_max分别为均值池化层和最大值池化层，如式(2)和(3)：

通道注意力模块输出特征图为F_C∈R^H×W×C，如式(7)，

F_C＝W₁×F(i,j) (4)

步骤2.2、计算空间注意力权值W₂∈R^H×W×1，首先将输入特征图在通道域上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维，然后将压缩后的特征图在通道域拼接，最后经

组成的卷积层调整通道深度后送入激活函数，得到空间注意力权重W₂∈R^H×W×1，如式(8)：

其中

表示7×7大小的卷积核；

步骤2.3、综合通道注意力权值和空间注意力权值，得到加强后的特征图如式F_e(6)

F_e＝W₁×W₂×F(i,j,z) (6)

进一步地，步骤3所述的优化训练损失函数，具体如下：

利用Varifocal Loss函数提升预测框的置信度，训练损失函数Loss如式(7)：

其中P是网络输出预测框的置信度，q是目标IoU分数；

对于训练中得分高于阈值的正样本，模型加大其所占的损失权重；

对于训练中的负样本q均为0；

负样本损失中加入γ降权，并针对负样本损失使用α进行降权。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

实施例

结合图1～图7，本实施例复杂场景下的SAR图像目标检测方法，包括以下步骤：

步骤1、利用YOLOv5网络对SAR图像进行特征训练，得到初始的目标特征，具体如下：

步骤1.1、首先将图像按随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接，增加数据集维度，以此扩大网络的特征学习范围；

步骤1.2、然后将增强后的数据送入网络中进行特征提取和特征融合；

步骤2、利用混合注意力模块加强初始特征，提升网络对目标区域的特征学习能力，降低复杂场景区域的干扰影响，具体如下：

步骤2.1、计算通道注意力权值W₁∈R^1×1×C，R表示矩阵，设F(i,j,z)∈R^H×W×C为输入混合注意力模块的特征图，其中H、W、C分别为输入特征图的长度、宽度和通道数，i∈[1,H]，j∈[1,W]，z∈[1,C]。通道注意力模块中，首先将输入特征在空间维度上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维，突出通道域上的关键信息。然后将压缩后的特征图分别送入感知机层。最后把两个特征图结果叠加后送入激活函数，得到通道注意力权重W₁∈R^1×1×C，如式(1)，

式中σ为sigmoid函数，f_MLP是由前后两层全连接层和中间一层ReLU激活函数组成的感知机。

为对应元素相加，AT_avg,AT_max分别为均值池化层和最大值池化层，如式(2)和(3)。

通道注意力模块输出特征图为F_C∈R^H×W×C，如式(4)，

F_C＝W₁×F(i,j) (4)

步骤2.2、计算空间注意力权值W₂∈R^H×W×1，首先将输入特征图在通道域上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维，突出空间域上的背景和目标差异。然后将压缩后的特征图在通道域拼接。最后经

组成的卷积层调整通道深度后送入激活函数，得到空间注意力权重W₂∈R^H×W×1，如式(5)，

其中

表示7×7大小的卷积核。

步骤2.3、综合通道注意力权值和空间注意力权值得到加强后的特征图如式F_e(6)

F_e＝W₁×W₂×F(i,j,z) (6)

最终在预测网络中使用F_e预测目标位置。通过对传递特征的筛选，使残差融合时保留的信息更加有利于目标特征学习和精准定位。

步骤3、优化损失函数，提升预测框的置信度，使网络输出的预测框更加接近目标的真实位置，同时加快模型的收敛速度，具体如下：

步骤3.1、训练损失函数如式(7)，

其中P是网络输出预测框的置信度，q是目标IoU分数。对于训练中得分较高的正样本，模型会加大其所占的损失权重，对于训练中的负样本q均为0。负样本损失中加入γ了降权，而正样本损失计算时并没有引入γ，因此可以在不影响正样本权重的前提下，有效降低负样本损失的权重。为了平衡q，针对负样本损失使用α进行降权。最终使网络将训练重点聚焦在高质量的正样本中。算法中γ和α的取值分别为1.5和0.25，最终使网络将训练重点聚焦在高质量的正样本中。

本实施例的效果可以通过以下仿真实验说明：

本实施例给出了一种复杂场景下的目标检测方法，实验所用的数据是由高分三号拍摄的海域SAR图像，图像尺寸为1000像素×1000像素，距离分辨率为1m-5m。图像涵盖远海区域和近海港口等多个场景，包含多种方向和比例的船舶，

首先对SAR图像进行数据增强，结果如图2所示。由图2的结果可知，通过将图像按随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接，使可供学习的样本特征得到扩充。

然后将增强后的数据集送入YOLOv5网络中进行特征提取和特征融合，将融合后的特征图送入混合注意力模块中进行特征增强，结果如图3所示，由图3的结果可知，通过混合注意力机制对神经网络中传递的特征通道和目标区域加以不同的权重，在最终输出的特征图中更加明显地展现出目标区域的关键信息。

最后在增强后的特征图上预测目标位置，并在反向更新模型参数时使用优化后的损失函数，提升预测框置信度的同时加快模型的收敛速度。结果如图4所示，由图4的结果可知，相比于原始的YOLOv5，本发明的检测模型参数损失更低，收敛更快。

传统YOLOv5算法的检测结果如图6所示，本发明的检测结果如图7所示，相比于传统的YOLOv5算法检测结果，本发明的检测率显著提升。

Claims (4)

1.一种复杂场景下的SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，得到不同场景下目标的初始特征；

步骤2、利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，即加强后的特征图；

步骤3、在加强后的特征图上预测目标位置，优化训练损失函数，并使用优化后的损失函数反向更新模型参数。

2.如权利要求1所述的复杂场景下的SAR图像目标检测方法，其特征在于，步骤1所述的利用YOLOv5网络模型对SAR图像进行特征训练，具体包括如下步骤：

步骤1.1、首先将图像按随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接，增加数据集维度，以此扩大网络的特征学习范围；

步骤1.2、然后将增强后的数据送入YOLOv5网络中进行特征提取和特征融合。

3.根据权利要求1所述的复杂场景下的SAR图像目标检测方法，其特征在于，步骤2所述的利用由空间注意力和通道注意力组成的混合注意力模块加强初始特征，得到具有筛选加权特性的特征图，即加强后的特征图，具体如下：

步骤2.1、计算通道注意力权值W₁∈R^1×1×C，R表示矩阵，设F(i,j,z)∈R^H×W×C为输入混合注意力模块的特征图，其中H、W、C分别为输入特征图的长度、宽度和通道数，i∈[1,H]，j∈[1,W]，z∈[1,C]；

通道注意力模块中，首先将输入特征在空间维度上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维；然后将压缩后的特征图分别送入感知机层；最后把两个特征图结果叠加后送入激活函数，得到通道注意力权重W₁∈R^1×1×C，如式(1)：

式中σ为Sigmoid函数，f_MLP是由前后两层全连接层和中间一层ReLU函数组成的感知机；

为对应元素相加，AT_avg,AT_max分别为均值池化层和最大值池化层，如式(2)和(3)：

通道注意力模块输出特征图为F_C∈R^H×W×C，如式(7)，

F_C＝W₁×F(i,j) (4)

步骤2.2、计算空间注意力权值W₂∈R^H×W×1，首先将输入特征图在通道域上分别通过均值池化层和最大值池化层压缩降维，然后将压缩后的特征图在通道域拼接，最后经

组成的卷积层调整通道深度后送入激活函数，得到空间注意力权重W₂∈R^H×W×1，如式(8)：

其中

表示7×7大小的卷积核；

步骤2.3、综合通道注意力权值和空间注意力权值，得到加强后的特征图如式F_e(6)

F_e＝W₁×W₂×F(i,j,z) (6)。

4.根据权利要求3所述的复杂场景下的SAR图像目标检测方法，其特征在于，步骤3所述的优化训练损失函数，具体如下：

利用Varifocal Loss函数提升预测框的置信度，训练损失函数Loss如式(7)：

其中P是网络输出预测框的置信度，q是目标IoU分数；

对于训练中得分高于阈值的正样本，模型加大其所占的损失权重；

对于训练中的负样本q均为0；

负样本损失中加入γ降权，并针对负样本损失使用α进行降权。

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