[文献速递Vol.283]-Pico-Net：一种基于特征选择与重用的高精度合成孔径雷达小型船舶检测框架

本文提出了一种名为Pico-Net的高精度小型船舶检测框架，专门用于提高合成孔径雷达（SAR）图像中小船的检测精度。Pico-Net通过引入特征选择骨干网络（FSBNet）、多尺度特征重用动态融合网络（MRD-FPN）和改进的ZIoU损失函数，显著提升了在复杂海岸和远海背景下对小型船舶的检测能力。实验结果显示，Pico-Net在SAR船舶检测数据集（SSDD）和红外船舶检测数据集（ISDD）上的表现优于当前主流模型，特别是在小目标检测和抗噪性能方面表现突出。Pico-Net的成功应用为海上监控和边境防卫等领域提供了更精准的数据支持和决策依据。