轻量化SAR图像舰船目标检测算法

王恒涛; 张上

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精准的舰船目标检测技术能够提升武器装备的全方位感知能力。针对复杂环境下SAR舰船目标检测虚警、漏警问题严重,提出一种基于YOLOv5的轻量化SAR图像舰船目标检测算法3S-YOLO。3S-YOLO首先对网络结构进行重构,调节感受野与多尺度融合关系,实现特征提取网络和特征融合网络轻量化处理;然后,对网络进行剪枝,通过基于几何中值的剪枝算法对网络进行压缩,加快推理速度;最后,使用可变焦损失函数对网络进行训练,使感知分类系数回归。结果表明,算法经过优化后,精度最高可提高至99.1%;经过剪枝后,模型体积大幅下降,可压缩至190 kiB,下降98.6%;算法推理速度提升4倍,推理时间缩短至3 ms以下。相较于当前主流算法,3S-YOLO在各方面均取得了不错的成绩,满足SAR图像实时舰船目标检测。

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来源
《电光与控制》 |2023年第5期|99-104|共7页
作者
王恒涛; 张上;
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作者单位

三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心;

三峡大学计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标检测; SAR; 模型剪枝; YOLOv5; FPGM; 可变焦损失函数;

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