基于YOLO V5的噪声条件下SAR图像舰船目标检测

为了提高YOLO V5模型对含高斯噪声合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测能力，提出一种改进的Focus结构，通过添加最大池化层、最小池化层、平均池化层、图像抽样层等结构，将图像切分过程改进为特征提取过程，通过构建混合样本集，得到目标检测模型。仿真结果表明，在不同程度的高斯噪声条件下，基于改进Focus结构的YOLO V5模型与经典的YOLO V5模型相比，检测效果得到明显提升，可有效实现含噪声目标的检测。