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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于软剪枝卷积神经网络的红外弱小目标检测方法。本发明的具体步骤如下：对卷积神经网络中的卷积层进行小波变换，调整权重并进行通道剪枝；将原始训练集输入到修剪后的网络中，进行参数更新和迭代，直至损失函数收敛；对微调后的剪枝卷积神经网络进行软通道重构；再次输入训练集，更新网络参数，直至损失函数收敛；判断是否达到最大迭代次数，若否则重复前述步骤，若是则获取红外图像小目标检测结果。本发明通过结合信道重构与软剪枝过程，有效避免重要通道被错误修剪，能够在资源有限的平台上实现高效、准确的红外弱小目标检测。
主权项：1.一种基于软剪枝卷积神经网络的红外弱小目标检测方法，其特征在于，利用小波稀疏约束的小波通道剪枝策略评估通道重要性，将其中不重要卷积层的权重驱动为零，实现小波通道剪枝；对微调后的剪枝卷积神经网络进行软通道重建，动态保留最高检测精度的卷积层的参数；该检测方法的步骤包括如下：步骤1，通过卷积神经网络中卷积层的二维离散小波变换，将其中不重要卷积层的权重驱动为零，实现小波通道剪枝；步骤2，将红外图像训练集输入到剪枝后的卷积神经网络中，采用梯度下降法，迭代更新网络参数，直至网络的损失函数收敛为止，得到微调后的卷积神经网络；步骤3，对微调后的卷积神经网络进行软通道重建；步骤4，将红外图像训练集输入到软通道重建后的卷积神经网络中，采用与步骤2相同的训练方法，得到软通道重建后的卷积神经网络；步骤5，判断当前软通道重建后卷积神经网络的参数量是否趋于稳定，若是，则执行步骤6；否则，执行步骤1；步骤6，获取红外图像小目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于软剪枝卷积神经网络的红外弱小目标检测方法
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