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本发明公开了一种复杂海洋环境下船舶检测分类方法，包括如下步骤：S1，通过对船舶样本的数据集训练得到深度卷积神经网络模型；S2，通过训练好的深度卷积神经网络模型对船舶的类别和位置信息进行预测；所述的深度卷积神经网络模型包括：主干特征提取网络，所述的主干特征提取网络包括不同尺度特征层；多尺度特征融合网络，其包括若干个多层特征融合模块和若干个多层感受野模块，所述的多层特征融合模块连接其中不同尺度的特征层；检测网络，其连接于多尺度特征融合网络。本发明相比于现有的基于深度学习的船舶检测算法，具有较高的检测
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113158787 A (43)申请公布日 2021.07.23 (21)申请号 202110266753.7 (22)申请日 2021.03.11 (71)申请人 上海
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