公开(公告)号：CN116343045B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202310342382.5

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 谷继红 ,  丁大志 ,  温媛媛 ,  张佳琦

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO v5的轻量化SAR图像舰船目标检测方法，步骤如下：获取SAR图像数据集，通过仿真成像得到SAR图像舰船目标仿真数据集以及公共SAR船舶探测数据集，对数据集预处理之后划分为训练样本集和测试样本集；建立改进轻量化YOLO v5模型；将训练数据集输入改进轻量化YOLO v5模型中进行训练，得到训练好的改进轻量化YOLO v5模型；将测试数据集输入到训练好的改进轻量化YOLO v5模型，得到检测识别结果。本发明提出的改进轻量化YOLO v5模型可以更为准确地识别出SAR图像中的舰船，大幅降低了模型大小以及测试时间，显著提高了检测精度。

公开(公告)号：CN116343045A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310342382.5

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 谷继红 ,  丁大志 ,  温媛媛 ,  张佳琦

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO v5的轻量化SAR图像舰船目标检测方法，步骤如下：获取SAR图像数据集，通过仿真成像得到SAR图像舰船目标仿真数据集以及公共SAR船舶探测数据集，对数据集预处理之后划分为训练样本集和测试样本集；建立改进轻量化YOLO v5模型；将训练数据集输入改进轻量化YOLO v5模型中进行训练，得到训练好的改进轻量化YOLO v5模型；将测试数据集输入到训练好的改进轻量化YOLO v5模型，得到检测识别结果。本发明提出的改进轻量化YOLO v5模型可以更为准确地识别出SAR图像中的舰船，大幅降低了模型大小以及测试时间，显著提高了检测精度。