HMPNet：面向舰船视角的海域目标检测特征聚合架构
计算机视觉与模式识别
2025-05-14 v1
摘要
在智能海域导航领域，从舰船视角进行目标检测至关重要。尽管此问题至关重要，但海域特定数据稀缺，阻碍了在海域语境下部署类似于自动驾驶系统所采用的高级视觉感知技术。为弥合这一差距，我们引入了 Navigation12 数据集，该数据集标注了 12 个目标类别，覆盖多样化的海域环境和天气条件。基于该数据集，我们提出了 HMPNet—a 专为舰船目标检测设计的轻量化架构。HMPNet 融合了层次化动态调制主干网络以强化特征聚合与表达，辅以矩阵级联多尺度颈部和聚合权重共享检测器，实现高效的多尺度特征聚合。经验评估表明，HMPNet 在准确性和计算效率方面均优于当前最先进的方法，平均精度提升 3.3%，参数减少 23%。
引用
@article{arxiv.2505.08231,
title = {HMPNet: A Feature Aggregation Architecture for Maritime Object Detection from a Shipborne Perspective},
author = {Yu Zhang and Fengyuan Liu and Juan Lyu and Yi Wei and Changdong Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.08231},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted to ICME 2025