基于轻量化卷积神经网络的海杂波滤除方法

本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的海杂波滤除方法。首先将恒虚警检测模型作为卷积神经网络的卷积核，建立基于CFAR卷积核的卷积神经网络；然后将标定好的海杂波和目标数据输入到该网络进行训练，将训练好的模型称为教师网络模型；再建立一个轻量化的卷积神经网络，称为学生网络；通过基于知识蒸馏算法，将教师网络和学生网络放在同一个网络里进行训练，学生网络经过训练后，作为轻量化的卷积神经网络用于海杂波滤除。经过实验验证，该网络模型经过轻量化处理后，参数规模降低为原来的2.32％，有利于边缘测部署。