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全等级上下文压缩激励的SAR舰船实例分割

张天文 张晓玲 邵子康 曾天娇

电子科技大学学报2023,Vol.52Issue(3):357-365,9.
电子科技大学学报2023,Vol.52Issue(3):357-365,9.DOI:10.12178/1001-0548.2022415

全等级上下文压缩激励的SAR舰船实例分割

A Full-Level Context Squeeze-and-Excitation ROI Extractor for SAR Ship Instance Segmentation

张天文 1张晓玲 1邵子康 1曾天娇2

作者信息

  • 1. 电子科技大学信息与通信工程学院 成都 611731
  • 2. 电子科技大学航空航天学院 成都 611731
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/实例分割/感兴趣区域提取器/合成孔径雷达

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张天文,张晓玲,邵子康,曾天娇..全等级上下文压缩激励的SAR舰船实例分割[J].电子科技大学学报,2023,52(3):357-365,9.

基金项目

国家自然科学基金(61571099) (61571099)

电子科技大学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-0548

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