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基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别
基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别
摘要：舰船目标识别在海洋监控、航行安全等领域具有重要应用。本论文提出了一种基于低秩双线性池化注意力网络（Low-RankBilinearPoolingAttentionNetwork）的舰船目标识别方法。该方法在传统的深度学习网络基础上引入了低秩双线性池化注意力模块，通过对图像特征的关注和加权学习，有效提高了舰船目标的识别准确率。实验结果表明，该方法在舰船目标识别任务中取得了优越性能。
关键词：舰船目标识别，深度学习，低秩双线性池化注意力网络，特征关注
1.引言
舰船目标识别在海洋监控、航行安全等领域中具有重要应用。然而，由于舰船目标的外观差异较大以及光线、天气等因素的干扰，传统的舰船目标识别方法往往难以取得理想的识别效果。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的舰船目标识别方法逐渐成为研究的热点。
2.相关工作
目前，基于深度学习的舰船目标识别方法主要分为两类：基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。CNN方法通过卷积层、池化层和全连接层等层次的网络结构，提取图像特征并进行舰船目标识别。而RNN方法则主要应用于时序图像的处理，并通过序列建模来实现舰船目标识别任务。
然而，传统的CNN或RNN方法在舰船目标识别任务中存在一些问题。一方面，传统的CNN方法往往只能捕捉到图像中的局部特征，忽略了全局特征的重要性。另一方面，传统的RNN方法在捕捉时序特征方面具有优势，但对于单一图像帧的处理效果较差。
3.方法介绍
为了提高舰船目标识别的准确率，本论文提出了一种基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别方法。
3.1网络结构
本方法的网络结构基于深度学习网络，包括卷积层、池化层、全连接层等基本组件。同时，引入了低秩双线性池化注意力模块，用于提取图像特征并进行舰船目标的识别。
3.2低秩双线性池化注意力模块
低秩双线性池化注意力模块主要包括两个部分：双线性池化和注意力机制。
3.2.1双线性池化
双线性池化是一种特征融合的方法，通过对两个输入的特征图进行全局特征的学习，实现特征的强化和融合。在舰船目标识别任务中，双线性池化可以帮助网络更好地捕捉到图像的全局特征，提高识别准确率。
3.2.2注意力机制
注意力机制主要用于对图像特征的关注和加权学习。在舰船目标识别任务中，注意力机制可以帮助网络自动选择和学习与舰船目标相关的图像特征，提高识别的准确率。本方法采用了一种基于软注意力机制的方法，通过引入注意力权重，对不同空间位置的特征进行加权学习，进一步提高了舰船目标的识别性能。
4.实验结果与分析
本论文在公开的舰船目标识别数据集上进行了实验，并与其他方法进行了对比。实验结果表明，本方法在舰船目标识别任务中具有优越的性能，并且能够有效捕捉到舰船目标的全局特征和关键细节。
5.结论
本论文提出了一种基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别方法，并在实验中取得了优越性能。该方法通过引入低秩双线性池化和注意力机制，增强了网络对舰船目标的识别能力。未来的研究可以进一步探索并改进该方法，在舰船目标识别任务中发挥更大的作用。
参考文献：
1.Zhang,J.,&Li,J.(2019).Low-RankBilinearPoolingforFine-GrainedVisualRecognition.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision,806–815.
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