舰船目标检测的代表性算法

舰船目标检测的代表性算法有以下几种：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，通过使用Region Proposal Network（RPN）来生成候选框，然后使用ROI Pooling层将每个候选框转换为固定大小的特征图，最后使用分类器和回归器对候选框进行分类和边界框回归。

2. YOLOv3：YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用单个神经网络将整个图像作为输入，并直接预测目标的类别和边界框。相比于Faster R-CNN，YOLOv3的检测速度更快，但精度稍低。

3. SSD：SSD是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用一系列卷积层来同时检测多个目标，并且可以在不同尺度上进行检测。相比于Faster R-CNN和YOLOv3，SSD的速度更快，但精度稍低。

4. Mask R-CNN：Mask R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它在Faster R-CNN的基础上添加了一个分割头，可以同时进行目标检测和语义分割。相比于其他目标检测算法，Mask R-CNN可以提供更精确的目标检测和分割结果。