【目标检测】基于深度学习的SAR图像船舶目标检测(yolov5算法，附代码和数据集)

写在前面：
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路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。

文末有代码和数据集获取方式，请先看检测效果：

一.介绍

SAR图像船舶检测是图像解译的重要研究方向之一，尤其在海洋遥感领域受到高度重视。SAR，即合成孔径雷达，是一种主动式微波成像系统，其工作原理是通过一个小天线作为单个辐射单元，沿一直线不断移动，在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理，从而合成一个等效的“大天线”，获得高分辨率的图像。

SAR图像在船舶检测方面具有显著优势。通过机载和星载SAR，我们能够获取大量的高分辨率SAR海洋图像，其中舰船目标和舰船的航迹清晰可见。这种技术在军事领域和民用领域都有广泛的应用前景。在军事领域，SAR图像船舶检测有助于对特定目标进行位置检测，从而支持战术部署和提高海防预警能力。在民用领域，它可以用于检测偷渡、非法捕鱼等船只，有助于海运的监测与管理。

传统的舰船目标检测主要依赖单通道SAR数据，这