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基于整型推理量化CNN的SAR图像变化检测方法

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本发明公开一种基于整型推理量化CNN的SAR图像变化检测方法，其步骤为：(1)生成源域SAR图像的训练集；(2)构建整型推理量化卷积神经网络；(3)利用整型推理量化算法，对整型推理量化卷积神经网络进行模拟量化训练；(4)对待检测的SAR图像进行检测。本发明引入整型推理量化算法，在训练过程中将特征值和权重值由32位浮点型数据转换为低比特的整型数据，在不影响变化检测正确率的前提下，降低变化检测对计算资源的要求，促进变化检测算法在通用的嵌入式移动平台中的应用优点。可对农作物的生长、城市的规划布局、自然灾害等进行监测。

著录项

公开/公告号CN112288744A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-29

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN202011407382.1
发明设计人王蓉芳;王良;陈佳伟;尚荣华;焦李成;冯婕;刘波;
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申请日2020-12-02
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/30(20170101);G06T5/00(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人田文英;王品华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2023-06-19 09:44:49

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-04-07

授权

发明专利权授予

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1. 基于整型推理量化CNN的SAR图像变化检测方法 [P] . 中国专利： CN112288744A . 2021-01-29
2. 基于区域信息和CNN的极化SAR图像变化检测方法 [P] . 中国专利： CN108257154B . 2021.10.29
3. In order to quantize CNN parameters and feature values used for optimizing hardware applicable to mobile devices or high-precision small networks, FL (Fractional Length) values using weight quantization loss values are used. how to determine and apparatus {mETHOD aND dEVICE fOR dETERMINING FL VALUE BY USING WEIGHTED QUANTIZATION LOSS VALUES tO THEREBY QUANTIZE CNN PARAMETERS aND FEATURE VALUES tO bE USED fOR OPTIMIZING HARDWARE APPLICABLE tO MOBILE dEVICES oR COMPACT NETWORKS wITH HIGH PRECISION} [P] . 日本专利： JP2020119528A . 2020-08-06

机译：为了量化用于优化适用于移动设备或高精度小型网络的硬件的CNN参数和特征值，使用了使用权重量化损失值的FL（分数长度）值。如何通过使用加权量化丢失值来量化和确定CNN参数和特征值，并在优化移动设备使用的适用于移动设备的更早版本中使用，来确定FL值的方法和装置
4. For long range detection or military purposesMethod and apparatus for learning object detector capable of hardware optimization of CNN based base using image concatenationTest method and test equipment using it.Assessment based on CNN for decision at issue or minimum purpose use policy allocationAnd counting medium and touching device using the case [P] . JP6846069B2 . 2021-03-24

机译：对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备，可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
5. CNN FLFractional Length METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING FL VALUE BY USING WEIGHTED QUANTIZATION LOSS VALUES TO THEREBY QUANTIZE CNN PARAMETERS AND FEATURE VALUES TO BE USED FOR OPTIMIZING HARDWARE APPLICABLE TO MOBILE DEVICES OR COMPACT NETWORKS WITH HIGH PRECISION [P] . 韩国专利： KR20200091784A . 2020-07-31

机译： CNN碎片长度方法和装置，其通过使用加权量化损失值来量化FLN值，从而量化用于优化硬件的CNN参数和特征值，所述硬件适用于高精度移动设备或紧凑型网络