【摘 要】
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基于深度神经网络的SAR图像变化检测算法由于精确率高等优点,已被广泛应用在农业检测、城市规划以及森林预警等多个领域。设计了基于胶囊网络的SAR图像变化检测算法,针对其模型复杂度高、参数量大等问题,提出了基于权重剪枝的模型压缩方法。该方法对其胶囊网络参数进行逐层分析,针对不同类型的层采取不同的剪枝策略,对网络中冗余的参数进行剪枝,随后对剪枝后的网络进行微调,从而提高了剪枝后模型的检测性能。最后,通过对模型中保留下来的参数进行压缩存储,显著降低了模型所占用的存储空间。在4组真实SAR图像上的实验结果证明了所提
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,北京机电工程研究所
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(201901159006),国防基础科研计划资助(JCKY2016204A102)。
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基于深度神经网络的SAR图像变化检测算法由于精确率高等优点,已被广泛应用在农业检测、城市规划以及森林预警等多个领域。设计了基于胶囊网络的SAR图像变化检测算法,针对其模型复杂度高、参数量大等问题,提出了基于权重剪枝的模型压缩方法。该方法对其胶囊网络参数进行逐层分析,针对不同类型的层采取不同的剪枝策略,对网络中冗余的参数进行剪枝,随后对剪枝后的网络进行微调,从而提高了剪枝后模型的检测性能。最后,通过对模型中保留下来的参数进行压缩存储,显著降低了模型所占用的存储空间。在4组真实SAR图像上的实验结果证明了所提
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