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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116992940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311030403.6，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置是由靳国旺;黄启灏;熊新;王丽美;武珂;崔瑞兵;余洋;王佳俊;叶豪;李佳豪;徐淼设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置。该方法包括：步骤1：将复杂模型在SAR影像数据集上进行稀疏化训练，判别复杂模型中各通道的重要程度，并采用通道剪枝裁剪次要通道，经过微调训练得到剪枝优化后的复杂模型；步骤2：将剪枝优化后的复杂模型作为教师网络，将轻量模型作为学生网络，构建知识蒸馏框架，在SAR影像数据集上进行训练，使轻量模型参数不断更新，得到轻量化的SAR目标检测权重模型；步骤3：使用轻量化的SAR目标检测权重模型作为SAR目标检测网络，对待检测SAR影像中目标进行检测。

本发明授权通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法和装置在权利要求书中公布了：1.通道剪枝与知识蒸馏相结合的SAR图像多类型目标检测轻量化方法，其特征在于，包括： 步骤1：将复杂模型在SAR影像数据集上进行稀疏化训练，判别复杂模型中各通道的重要程度，并采用通道剪枝裁剪次要通道，经过微调训练得到剪枝优化后的复杂模型； 步骤2：将剪枝优化后的复杂模型作为教师网络，将轻量模型作为学生网络，构建知识蒸馏框架，在SAR影像数据集上进行训练，使轻量模型参数不断更新，得到轻量化的SAR目标检测权重模型；具体包括： 将学生网络的Softmax输出作为硬预测，将学生网络的Softmax输出经过升温后的预测结果作为软预测；将教师网络的Softmax输出经过升温后的预测结果作为软标签； 在硬标签和硬预测之间构建学生损失，在软预测和软标签之间构建蒸馏损失，从而构建得到总损失； 基于总损失使轻量模型参数不断更新，得到轻量化的SAR目标检测权重模型； 其中，学生损失和蒸馏损失的构建过程包括： 采用公式8作为目标损失函数： 8 其中，、、分别目标真实值、学生网络的预测值和教师网络的预测值，和分别为学生网络目标损失和蒸馏目标损失，为平衡系数； 采用公式9作为类别损失函数： 9 其中，、、分别表示类别概率真实值、学生网络预测的类别概率和教师网络预测的类别概率，表示教师网络的目标预测值，为学生网络分类损失，为蒸馏分类损失，为平衡系数； 采用公式10作为边界框损失函数： 10 其中，、、分别表示真实边界框、学生网络预测的边界框、教师网络预测的边界框，表示教师网络的目标预测值，为学生网络边界框损失，为蒸馏边界框损失，为平衡系数； 最终，对学生损失和蒸馏损失进行加权和得到总损失； 步骤3：使用轻量化的SAR目标检测权重模型作为SAR目标检测网络，对待检测SAR影像中目标进行检测。

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