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遙感圖像船舶識別是目標識別的一個重要領域，在海防和救援方面具有重大應用價值。但遙感圖像中的船舶普遍存在云霧遮擋、陸地背景干擾和體積小等因素所造成的識別難的問題。為了能準確識別復雜場景下船舶目標，在網絡的特征提取部分加入了視覺注意機制，增強網絡提取船舶特征信息的能力;并采用多級特征提取和去量化操作的學習方法來解決船舶體積小的問題;采用難樣本重學習的學習策略來弱化云霧遮擋和陸地背景的干擾。通過述方法，船舶識別的綜合準確率達到了92.56%，召回率達到了89與相同實驗環境（ Pytorch）下其他常見目標檢測算法相比，精確率和召回率都有明顯提升。實驗結果表明，文中方法在一定程度上解決了復雜場景下船舶分割和識別難的問題。實驗中所使用代碼和部分結果詳見htts:/ github. com/curioyang/First paper
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