月表陨坑检测轻量化深度学习方法

针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题,提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先,采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核,得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后,使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作,进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明,所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度,并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时,与轻量化处理前的模型相比,参数量减少了99.2%,检测速度提升了94%。