[发明专利]一种基于轻量级深度学习的SAR图像舰船检测方法及系统在审
| 申请号： | 202110765081.4 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113469073A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 陈潇钰;侯彪;焦李成;张丹;马文萍;马晶晶;王爽 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级深度学习的SAR图像舰船检测方法及系统，对大尺寸SAR图像预处理，选取训练样本；引入Ghost模块和GhostBottleneck对YOLOv5s升级，得到YOLOv5s的初步轻量化模型；在初步轻量化模型的基础上利用传统模型轻量化算法网络剪枝和知识蒸馏实现模型的进一步轻量化；利用TensorRT推理优化器对轻量化后的YOLOv5s模型进行推理加速并部署在NVIDIA Jetson TX2上；将待检测大尺寸SAR图像裁剪处理依次送入模型完成检测；合成检测结果，并在最终的大尺寸SAR图像上使用NMS非极大值抑制筛选预测框。在满足可接受精度损失的前提下，压缩模型的参数量和浮点运算量，提升检测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 深度 学习 sar 图像 舰船 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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