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申请/专利权人：中国航天科技创新研究院
摘要：本发明涉及一种基于分布式训练的SAR图像特征信息还原方法，属于通信技术领域。该方法利用开源SAR图像和对应标注的数据集对YOLOv5S网络进行模型训练，将场景内的多个“无人机”互联模式作为分布式场景，“无人机”智能模块内部署分布式计算互联通信网络和训练后的YOLOv5S网络，得到满足要求的YOLOv5S网络，使用真实SAR图像数据作为输入，通过YOLOv5S网络进行前向传播，所有“无人机”计算节点的输出结果融合后得到还原后的SAR图像特征信息。本发明引入了分布式计算技术，减轻了单一计算节点算力资源受限问题，使用图像中特征间的梯度信息差来还原原始图像并对其进行标注，丰富了对图像进行自动标注的技术手段。
主权项：1.一种基于分布式训练的SAR图像特征信息还原方法，其特征在于该方法的步骤包括：1利用开源SAR图像和对应标注的数据集对YOLOv5S网络进行模型训练；2生成随机虚拟SAR图像数据以及对应的虚拟输出特征；3将场景内的多个“无人机”互联模式作为分布式场景，“无人机”智能模块内部署分布式计算互联通信网络和训练后的YOLOv5S网络；4每个“无人机”作为一个计算节点，使用随机虚拟SAR图像数据作为输入，通过YOLOv5S网络进行前向传播，获得输出结果；5对于每个“无人机”计算节点，根据其输出结果和虚拟输出特征计算损失函数，利用反向传播方法计算虚拟梯度；6使用虚拟梯度进行反向传播，更新YOLOv5S网络的参数，分布式计算环境中的更新方式为：每个“无人机”计算节点更新其本地参数，并通过“无人机”间通信进行同步；7重复步骤4-6，直到YOLOv5S网络性能达到预定标准或训练轮次达到预设上限；8在验证集或测试集上评估YOLOv5S网络的性能，满足要求后，在每个“无人机”计算节点上固化其本地参数；9每个“无人机”计算节点，使用真实SAR图像数据作为输入，通过YOLOv5S网络进行前向传播，所有“无人机”计算节点的输出结果融合后得到还原后的SAR图像特征信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航天科技创新研究院 一种基于分布式训练的SAR图像特征信息还原方法
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