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
小飞完成签到 ,获得积分10
1秒前
俞斐完成签到,获得积分10
2秒前
我超爱cs完成签到,获得积分10
2秒前
爱因斯坦那个和我一样的科学家完成签到,获得积分10
9秒前
彭a完成签到,获得积分10
9秒前
Migrol完成签到,获得积分10
10秒前
高兴的小完成签到,获得积分10
10秒前
蕉鲁诺蕉巴纳完成签到,获得积分0
12秒前
慕青应助普鲁卡因采纳,获得10
12秒前
御剑乘风来完成签到,获得积分10
12秒前
李牛牛完成签到,获得积分10
16秒前
等待的代容完成签到,获得积分10
18秒前
传奇3应助小南孩采纳,获得10
18秒前
尊敬飞丹完成签到,获得积分10
19秒前
21秒前
离岸完成签到,获得积分10
21秒前
tian完成签到,获得积分10
23秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
25秒前
daijk完成签到,获得积分10
26秒前
28秒前
风趣的烨磊完成签到,获得积分10
31秒前
仝富贵完成签到,获得积分10
32秒前
小南孩发布了新的文献求助10
33秒前
奔铂儿钯完成签到,获得积分10
34秒前
跳跃山柳完成签到,获得积分10
36秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
38秒前
小南孩完成签到,获得积分10
41秒前
脑洞疼应助普鲁卡因采纳,获得10
47秒前
zhaoyaoshi完成签到 ,获得积分10
47秒前
chiazy完成签到,获得积分10
48秒前
智慧金刚完成签到 ,获得积分10
48秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
48秒前
迪鸣完成签到,获得积分0
50秒前
浪费青春传奇完成签到 ,获得积分10
53秒前
少女徐必成完成签到 ,获得积分10
53秒前
健壮的思枫完成签到,获得积分10
54秒前
棱擎1号完成签到 ,获得积分10
55秒前
57秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022