亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Super Lightweight and Efficient SAR Image Ship Detector

计算机科学 合成孔径雷达 特征提取 目标检测 人工智能 探测器 特征(语言学) 深度学习 雷达成像 卫星 卷积神经网络 计算机视觉 雷达 遥感 实时计算 模式识别(心理学) 工程类 电信 语言学 地质学 哲学 航空航天工程
作者
Yingguang Yang,Yanwei Ju,Ziyan Zhou
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20: 1-5 被引量:4
标识
DOI:10.1109/lgrs.2023.3284093
摘要

The realm of Synthetic Aperture Radar (SAR) ship detection has witnessed widespread adoption of deep learning, owing to its exceptional detection accuracy and end-to-end capabilities. Despite these advantages, the current SAR ship target detection methods still face the challenge of detecting small-scale targets and are difficult to be deployed on satellite platforms due to their complex models and huge computational effort. To overcome these problems, based on the YOLOv5 architecture, we present a super lightweight and efficient SAR ship target detection method named SLit-YOLOv5. Our proposed model comprises two essential components, IMNet and Slim-BiFPN. IMNet serves as the backbone feature extraction network, significantly enhancing the feature extraction capability while reducing the number of parameters by half. Slim-BiFPN achieves adaptive fusion of multi-scale features with fewer parameters. To validate the proposed model, we conducted an experimental evaluation on the SAR ship detection dataset (SSDD), and the results show that our SLit-YOLOv5 model outperforms the currently popular lightweight SAR ship target detection methods with high detection accuracy, low floating-point operations, and very few params.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
上官若男应助研友_qZ6V1Z采纳,获得10
3秒前
FengyaoWang完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
enchanted发布了新的文献求助10
9秒前
ZHANG123完成签到,获得积分10
13秒前
20秒前
七色光完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
22秒前
ceeray23发布了新的文献求助20
25秒前
爆米花应助Bowman采纳,获得30
28秒前
29秒前
研友_qZ6V1Z发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
shaylie完成签到 ,获得积分10
34秒前
伽拉发布了新的文献求助10
35秒前
轻松的惜芹应助linkman采纳,获得10
37秒前
Karol发布了新的文献求助10
37秒前
38秒前
hhw发布了新的文献求助10
38秒前
42秒前
充电宝应助hhw采纳,获得10
47秒前
霜鸣发布了新的文献求助10
47秒前
热爱科研的小白鼠完成签到,获得积分10
47秒前
还单身的心情完成签到 ,获得积分10
52秒前
研友_qZ6V1Z发布了新的文献求助10
52秒前
轻松的惜芹应助linkman采纳,获得10
53秒前
慕青应助我爱物理采纳,获得10
56秒前
56秒前
充电宝应助霜鸣采纳,获得10
58秒前
59秒前
隐形曼青应助伽拉采纳,获得10
1分钟前
hhw完成签到,获得积分10
1分钟前
咕噜噜发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
研友_qZ6V1Z发布了新的文献求助10
1分钟前
涨秋池发布了新的文献求助10
1分钟前
燕子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532049
关于积分的说明 11256153
捐赠科研通 3270925
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805123
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216