ShipDeNet-20 : Un détecteur de navires SAR léger avec seulement 20 couches de convolution et <1 Mo

La plupart des détecteurs de navires SAR basés sur l'apprentissage profond existants ont une grande échelle de réseau et une taille de modèle importante. Ainsi, pour résoudre ces défauts, nous proposons un détecteur de navires SAR léger "ShipDeNet-20" avec 20 couches de convolution et une taille de modèle < 1 Mo (0,82 Mo). Nous utilisons moins de couches et de noyaux, et une convolution séparée en profondeur (DS-Conv) pour garantir l'attribut léger de ShipDeNet-20. De plus, nous proposons également un module de fusion de caractéristiques (FF-Module), un module d'amélioration de caractéristiques (FE-Module) et un module de pyramide de caractéristiques partagées par échelle (SSFP-Module) pour compenser la perte de précision du ShipDeNet-20 brut. Les résultats expérimentaux sur le jeu de données ouvert de détection de navires SAR (SSDD) révèlent que la précision et la vitesse de ShipDeNet-20 sont toutes deux supérieures à celles des neuf autres détecteurs d'objets à la pointe de la technologie. Enfin, les résultats de détection sur deux autres images SAR de large région montrent la forte capacité de migration de ShipDeNet-20. ShipDeNet-20 est un nouveau détecteur de navires SAR, construit de zéro, plus léger que les autres de dizaines, voire de centaines de fois, utile pour les applications SAR en temps réel et la transplantation matérielle future.