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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开一种轻量化Transformer架构遥感目标检测方法、存储介质、设备，涉及深度强化学习技术领域，方法包括：以Transformer的目标检测模型DINO为基础，构建遥感目标检测模型；遥感目标检测模型由主干网络、Transformer编码器、Transformer解码器、检测头四个部分组成，采用Resnet50作为遥感目标检测模型的主干网络；将遥感目标检测模型作为深度强化学习的环境、剪枝率作为深度强化学习的动作，构建深度强化学习问题；基于深度强化学习训练智能体，在资源受限与精度优先场景下，搜索遥感目标检测模型各层的剪枝策略；根据遥感目标检测模型神经元的权值判别神经元的重要性，去除重要性低于设定阈值的神经元，得到轻量化模型。本发明方法的参数量与计算量较小，可以部署于资源受限的边缘设备。
主权项：1.一种轻量化Transformer架构遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以Transformer的目标检测模型DINO为基础，构建遥感目标检测模型；遥感目标检测模型由主干网络、Transformer编码器、Transformer解码器、检测头四个部分组成，采用Resnet50作为遥感目标检测模型的主干网络；遥感目标检测模型的主干网络只更新第三、四、五层的权重参数，前两层不进行梯度更新，将主干网络的第三、四、五层输出的不同尺度的特征图一起输入Transformer编码器，Transformer解码器对编码器的输出及基于Transformer编码器得到的查询对象进行解码，由检测头输出最终的预测结果；并构建遥感目标检测模型的可剪枝层，确认可剪枝层的神经元；S2、将遥感目标检测模型作为深度强化学习的环境、剪枝率作为深度强化学习的动作，构建深度强化学习问题；S3、基于深度强化学习训练智能体，分别在资源受限与精度优先场景下，搜索遥感目标检测模型可剪枝层的剪枝策略；S4、基于剪枝策略，根据遥感目标检测模型可剪枝层的神经元的权值判别神经元的重要性，去除重要性低于设定阈值的神经元，得到轻量化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 轻量化Transformer架构遥感目标检测方法
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