Para la tarea de detección de objetivos en imágenes de Radar de Apertura Sintética SAR en escenarios complejos, este artículo parte de la mejora de la percepción de la red y la capacidad de captura de objetivos, y se inspira en los métodos tradicionales de detección de objetivos SAR. Basado en la red base de detección de objetos sin anclas y de una sola etapa completamente convolucional FCOS (Detección de Objetos de Una Etapa Totalmente Convolucional), se propone una red de detección de objetivos SAR sin anclas basada en un mecanismo de atención supervisado que fusiona las características de bordes de gradiente de imágenes SAR y características de dispersión fuerte, Tri-GCA-FCOS (Detección FCOS con Triple Gradiente-CFAR-Atención). Primero, considerando las características propias de las imágenes SAR y las limitaciones de la red base, se diseñó una rama de atención basada en supervisión con etiquetas de verdad terrestre para adaptar mejor la tarea de detección de objetivos SAR; luego, basado en una estructura de red multiflujo y el módulo de fusión de atención canal-espacial interactivo de tres ramas T-ICSAF (Fusión de Atención Interactiva Canal-Espacial de Tres Canales) se aprovechan completamente las características de borde de gradiente y las características de dispersión fuerte de SAR para mejorar la capacidad de representación de características de la red; finalmente, para abordar el problema de las características adicionales de clutters de fondo causadas por la introducción de características de imagen SAR, se propone un módulo CSSCAM (Combinando Atención Espacial Supervisada y Atención de Canal SE) basado en supervisión de etiquetas GT (Verdad Terrestre) para obtener características mejoradas que refuerzan las características del objetivo y suprimen efectivamente el clutter de fondo para la tarea de predicción de la red. El marco de red propuesto realiza un entrenamiento conjunto extremo a extremo y a través de experimentos relevantes con datos reales MiniSAR (Radar de Apertura Sintética en Miniatura) verifica plenamente la eficacia del método y su mejor desempeño en la detección de objetivos en escenarios complejos.

Radar de Apertura Sintética; Detección de objetivos; Detector de objetos de una etapa totalmente convolucional; Imagen de amplitud de gradiente; Detección de falsas alarmas constantes