公开(公告)号：CN114492766B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210176263.2

申请日：2022-02-25

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 王青禄 ,  俞翔 ,  陈逸霖 ,  张宇 ,  郭展希 ,  陆耀欢 ,  陆媛媛 ,  王权林 ,  罗栋楠

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种卷积神经网络模型设计空间McaNetX及其优化方法，所述优化方法包括以下步骤：1)根据SAR图像的特点设计特征提取网络的基础结构并将基础结构使用结构参数表示；2)利用设计空间样本分析工具分析步骤1)中的结构参数规律；3)整体评判设计空间样本模型的性能，比较性能的变化；4)通过步骤2)中的结构参数变化规律对设计空间集合McaNetX进行优化。本文提出的基于设计空间优化方法设计的网络结构能够在轻量化模型上完成SAR图像的目标识别任务，且具有较强的鲁棒性以及泛化能力。

公开(公告)号：CN114492766A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210176263.2

申请日：2022-02-25

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 王青禄 ,  俞翔 ,  陈逸霖 ,  张宇 ,  郭展希 ,  陆耀欢 ,  陆媛媛 ,  王权林 ,  罗栋楠

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明提供了一种卷积神经网络模型设计空间McaNetX及其优化方法，所述优化方法包括以下步骤：1)根据SAR图像的特点设计特征提取网络的基础结构并将基础结构使用结构参数表示；2)利用设计空间样本分析工具分析步骤1)中的结构参数规律；3)整体评判设计空间样本模型的性能，比较性能的变化；4)通过步骤2)中的结构参数变化规律对设计空间集合McaNetX进行优化。本文提出的基于设计空间优化方法设计的网络结构能够在轻量化模型上完成SAR图像的目标识别任务，且具有较强的鲁棒性以及泛化能力。