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船舶识别是海上交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务,其难度在于复杂场景中对相对较小的船舶进行精确的定位识别。为此提出一种应用于极小船舶目标识别的单级检测算法——YOLO-G算法。由65层卷积层构建特征提取网络;采用多尺度特征融合提取深层语义信息,形成特征金字塔网络执行船舶识别任务;选取先验框机制和调制损失函数来提高识别前/背景的可区分性及模型识别精度。实验使用BOAT数据集和MS-COCO数据集对网络模型进行评估,结果表明,YOLO-G算法性能远高于其他先进的单级检测器,其COCO test-de