基于改进DETR模型的SAR图像舰船检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第10期北京时间：

作者：秦伟伟, 迟昊, 朱晓菲, 秦庆强, 梁卓

单位：1.火箭军工程大学 核工程学院，西安 710025 ；2.火箭军装备部，北京 101025；3.中国运载火箭研究院，北京 100076

摘要：针对DETR（detection transformer）结构在SAR（synthetic aperture radar）图像舰船检测中存在收敛速度慢、弱小目标易漏检等问题，提出了一种基于多尺度注意力模块和标签对抗训练的改进DETR结构。利用骨干网络提取多尺度特征图，构建多尺度注意力权重矩阵和特征图区域采样方式，有效提高了DETR结构的检测能力；在解码器结构中设计了标签对抗训练模块以解决对目标的重复预测，抑制目标预选框的混淆，并大幅加快模型的收敛速度。在公开的HRSID数据集上进行了算法测试，结果表明，训练36批次的mAP_0.5、mAP_0.5：0.95、AR分别为0.921、0.696、0.753，相较于Faster R-CNN分别提升了12.4%、13.3%和14.7%，验证了该方法在提升目标检测精度和收敛速度方面的优越性。

关键词：合成孔径雷达,目标检测,DETR,多尺度注意力