根据ESI(Essential Science Indicators)数据库统计数据显示,以我校beat365官方网站硕士研究生陈卓为第一作者、刘畅副教授为通讯作者发表在《REMOTE SENSING》(影响因子5.349,中科院二区Top期刊)上的论文《Multi-Scale Ship Detection Algorithm Based on YOLOv7 for Complex Scene SAR Images》入选ESI全球Top 1%高被引论文(Highly Cited Paper)。
该论文提出了一种新型船舶检测算法CSD-YOLO,主要解决了复杂场景的SAR图像中多尺度船舶目标检测操作中的漏检和错误识别等问题。该算法通过引入SAS-FPN模块来解决SAR图像中的漏检问题。该模块结合了注意力机制和空洞卷积,使模型能够更好地集中在船舶目标上,抑制无关信息,从而减少小型船只的漏检情况。此外,SAS-FPN模块融合了不同层级的船舶目标特征图,增强了模型的多尺度检测能力和检测准确性。该检测算法在多尺度船舶检测和船舶识别方面具有更好的性能,尤其适用于复杂环境下的船舶检测,具有重要的学术价值与应用前景。
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陈卓是我校beat365官方网站硕士研究生。自2021年入学后,在刘畅副教授的指导下开展科研工作,主要从事深度学习在目标检测方面的研究。此次入选高被引论文标志着我校在海洋信息技术、研究生培养方面又取得了新进展,提高了我校在海洋信息领域的基础理论研究水平和学科影响力。
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ESI全球Top 1%高被引论文指过去10年中发表论文的被引频次已进入相关研究领域最优秀的1%之列。目前,ESI已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家或地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。ESI全球Top 1%高被引论文和ESI全球Top 1‰热点论文入选难度较大,学术影响力较大,是目前各类高水平研究成果和各类人才项目评价的重要参考指标。(刘畅 报道)