文章标题：基于深度特征协作的舰船目标分类方法

文章作者：李英¹, 李至立², 胡载萍³, 江练金¹, 郑红³, 刘兴惠²
关 键 字：深度特征协作;对比学习;舰船目标分类
文章摘要：针对现有的舰船目标分类方法对舰船细粒度分类性能不佳、舰船图像特征学习效果差的问题，提出一种深度特征协作的舰船目标分类算法。首先，搭建双分支ResNet-18网络结构；然后引入对比学习的思想，实现双分支特征信息互补，丰富舰船图像特征学习；最后，通过特征协作模块，对学习到的双分支对比特征进行深度信息整合，以最小化分类损失，进而提高分类结果。在舰船图像数据集FGSC-23上的大量实验结果表明，对23类细粒度舰船图像分类平均准确率达到83.56%。