La vigilancia marítima es esencial para garantizar la seguridad en el complejo entorno marino. El estudio presenta SwinInsSeg, un modelo de segmentación de instancias que combina el transformador Swin y un módulo MKA ligero para segmentar barcos de manera precisa y eficiente en la vigilancia marítima. Los modelos actuales tienen limitaciones para segmentar barcos a diferentes escalas y lograr límites de segmentación precisos. SwinInsSeg aborda estas limitaciones identificando barcos de varios tamaños y capturando detalles más finos, incluidos barcos pequeños y grandes, a través del módulo MKA, que enfatiza información importante en diferentes etapas de procesamiento. Las evaluaciones de rendimiento en los conjuntos de datos MariBoats y ShipInsSeg muestran que SwinInsSeg supera a YOLACT, SOLO y SOLOv2, logrando puntuaciones de precisión promedio de máscara del 50,6% y 52,0%, respectivamente. Estos resultados demuestran la capacidad superior de SwinInsSeg para segmentar instancias de barcos con una precisión mejorada.