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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116935213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310761441.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像目标检测方法是由杜兰;麻弘扬;郭昱辰;周宇设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像的目标检测方法，包括：获取待检测的SAR图像；将所述待检测的SAR图像输入至训练好的轻量化的学生网络，得到目标检测结果；其中，以YOLOX‑S模型为基线构建所述轻量化的学生网络；轻量化的学生网络利用训练好的教师网络进行训练，且轻量化的学生网络的损失函数包括非蒸馏损失与蒸馏损失，以使训练好的轻量化的学生网络结合顶层知识蒸馏与隐层知识蒸馏的知识蒸馏方法进行目标检测，得到目标检测结果。本发明能够充分提取教师网络中有利于轻量化的学生网络学习的知识，从而更好地提高轻量化的性能，使得轻量化模型的检测精度可与复杂大模型相比较，实现对地检测的精度要求。

本发明授权一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括： 步骤1、获取待检测的SAR图像； 步骤2、将所述待检测的SAR图像输入至训练好的轻量化的学生网络，得到目标检测结果； 其中，以YOLOX-S模型为基线构建所述轻量化的学生网络；所述轻量化的学生网络利用训练好的教师网络进行训练，且所述轻量化的学生网络的损失函数包括非蒸馏损失与蒸馏损失，以使所述训练好的轻量化的学生网络结合顶层知识蒸馏与隐层知识蒸馏的知识蒸馏方法进行目标检测，得到目标检测结果； 所述教师网络包括改进的YOLOX-X目标检测网络，所述改进的YOLOX-X目标检测网络是通过将YOLOX-X目标检测网络中的定位分支的输出由cx1，cy1，w1，h1替换为l1，t1，r1，b1得到的网络，所述改进的YOLOX-X目标检测网络的损失函数是通过将所述YOLOX-X目标检测网络的IOU损失函数替换为DFL损失函数与DIoU损失函数之和得到的损失函数，其中，cx1，cy1为第一预测框的中心点坐标，w1为第一预测框的宽度，h1为第一预测框的宽度，l1、t1、r1、b1为第一预测框的中心点到第一预测框的四条边框的距离， 以YOLOX-S模型为基线构建所述轻量化的学生网络，具体包括： 在YOLOX-S模型的基础上，将YOLOX-S模型的backbone替换为MobileNetv3-small，在MobileNetv3-small与YOLOX-S模型的Neck之间添加引导卷积模块，且YOLOX-S模型中的所有3*3卷积替换为深度可分离卷积，并将YOLOX-S模型中的定位分支的输出由cx2，cy2，w2，h2替换为l2，t2，r2，b2，其中，cx2，cy2为第二预测框的中心点坐标，w2为第二预测框的宽度，h2为第二预测框的宽度，l2、t2、r2、b2为第二预测框的中心点到第二预测框的四条边框的距离； 所述轻量化的学生网络的损失函数的非蒸馏损失包括所述轻量化的学生网络的定位分支的输出计算的DIoU损失和DFL损失、分类分支的输出计算的第一BCE损失、置信度分支的输出计算的第二BCE损失； 所述轻量化的学生网络的损失函数的蒸馏损失包括定位知识蒸馏损失、基于预测引导的特征蒸馏损失和置信度蒸馏损失。

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