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遙感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域，而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不冋，遥感图像中的舰船为俯视图，舰船较为密集，且容易与港口混合。当前对舰船检测的输岀结果主要是检测框，缺少对舰船掩码的输岀，使得无法全面分析岀模型存在的不足;冋时，由于遙感图像中的舰船停靠密集，容易产生漏检问題。为解决上述问题，利用 Mask r-cnn对舰船进行目标检测，较全面地分析模型的训练情况、掩码和检测框的输岀结果;通过对目标边缘的学习及参数的调整，使模型与舰船目标相适应。通过实验分析得出了适用于舰船检测的网络模型参数，从而有效降低了舰船停靠密集所产生的误检和漏检问题。
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