轻量化SAR图像舰船目标检测算法

作者：王恒涛; 张上

来源：电光与控制, 2022, 1-9.

• 目标检测
• SAR
• 模型剪枝
• YOLOv5
• FPGM
• Varifocal loss

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，模型经过优化后，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190KB，下降98.6%；模型推理速度提升四倍，推理时间降低至3ms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。

• 单位
  三峡大学