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研究目标：针对SAR图像多尺度舰船目标检测困难、驻港舰船背景复杂传统方法无法适用、特定资源受限平台检测性能与效率矛盾难以平衡等问题，开展基于深度特征融合的轻量化SAR图像舰船目标检测识别技术研究，解决传统舰船目标检测方法难以克服的困难，提升检测识别性能。
研究内容：
1、研究小样本条件下数据增强与对抗学习技术；
2、研究轻量化深 (略) 络设计技术， (略) 络对多尺度目标的表征能力；
3、构建基于小样本的轻量化SAR图像舰船目标检测识别算法训练和推理模型。
主要指标：
1、能实现基于SAR图像数据的海面、驻港舰船目标检测；
2、检测准确率> * %；
3、召回率> * %；
4、AP0.5(Average precision）> * %。
本项目采取线下对接方式。

报名联系人：薛老师
联系方式： 点击查看>>

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研究目标：针对SAR图像多尺度舰船目标检测困难、驻港舰船背景复杂传统方法无法适用、特定资源受限平台检测性能与效率矛盾难以平衡等问题，开展基于深度特征融合的轻量化SAR图像舰船目标检测识别技术研究，解决传统舰船目标检测方法难以克服的困难，提升检测识别性能。
研究内容：
1、研究小样本条件下数据增强与对抗学习技术；
2、研究轻量化深 (略) 络设计技术， (略) 络对多尺度目标的表征能力；
3、构建基于小样本的轻量化SAR图像舰船目标检测识别算法训练和推理模型。
主要指标：
1、能实现基于SAR图像数据的海面、驻港舰船目标检测；
2、检测准确率> * %；
3、召回率> * %；
4、AP0.5(Average precision）> * %。
本项目采取线下对接方式。

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