基于無(wú)損壓縮和量化感知的SAR艦船檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)邊緣部署

摘要： 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢(shì)，但是龐大的參數(shù)量和算力需求導(dǎo)致其難以在資源受限的邊緣環(huán)境下部署。針對(duì)該問(wèn)題，本文從網(wǎng)絡(luò)輕量化和模型部署優(yōu)化兩個(gè)層面對(duì)單階段目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)YOLO(You Only Look Once)v5s進(jìn)行改進(jìn)，提出了面向邊緣環(huán)境的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)部... （共11頁(yè)）