公开(公告)号：CN113469073B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202110765081.4

申请日：2021-07-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈潇钰 ,  侯彪 ,  焦李成 ,  张丹 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  王爽

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN113469073A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110765081.4

申请日：2021-07-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈潇钰 ,  侯彪 ,  焦李成 ,  张丹 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  王爽

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 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。