根据ESI（Essential Science Indicators）数据库统计数据显示，以电子与信息工程学院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，中国科学院二区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。
陈卓是电子与信息工程学院硕士研究生。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买球网站在海洋信息技术、研究生培养方面取得了新进展，提高了买球网站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。
