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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于剪枝元学习的小样本SAR图像目标检测方法，属于雷达技术领域。本发明利用NetworkSlimming算法对单阶段目标检测器YOLOv5做剪枝处理，再将元学习与剪枝后的轻量化检测器相结合，解决了元训练过程中由于参数繁多造成的过拟合等问题，面对小样本新任务时，能够快速微调网络适应新任务，提高SAR舰船目标检测在同一数据集的准确性和跨数据集的泛化能力。本发明在面对小样本新任务时，能够快速微调网络适应新任务，在新任务上较强的检测能力。同时，剪枝后的网络加入MAML算法，解决了元训练过程中由于参数繁多造成的过拟合等问题。
主权项：1.一种基于剪枝元学习的小样本SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建SAR图像舰船检测的稀疏训练数据集、元训练数据集和元测试数据集；将SAR图像作为样本的输入，SAR图像的舰船目标作为标签；2对单阶段目标检测器YOLOv5进行稀疏化训练，之后并做剪枝处理，得到轻量化目标检测器；3在所述轻量化检测器的基础上加入MAML算法，得到元学习器，利用所述元训练数据集进行训练，得到训练后的元学习器；4以所述元学习器的参数作为初始化参数，利用元测试数据集的一个任务的支持集对所述初始化参数进行一步更新，得到适用于当前任务的元学习器；利用元测试数据集的当前任务的查询集输入所述元学习器内，得到检测任务检测精度、检测任务目标的定位与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于剪枝元学习的小样本SAR图像目标检测方法
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