剪枝蒸馏感知模型

精度近99%

一个被大幅剪枝却仍保持高精度的轻量模型,让雷达信号识别从依赖庞大网络变为可在设备端快速运行。

朱轩 · Ruan, Jiangjun · Hao, Wu · 张家毫 · 孟进

IEEE Signal Processing Letters 2025

参数信息

识别准确率
99.07 %
识别速度
3.2 ms
SINR估计误差
0.958 %

技术优势

剪掉八成还准

剪枝率80%时识别准确率仍达99.07%,大幅压缩模型的同时保持高精度,无需在性能和体积间妥协。

识别只要3.2毫秒

识别速度达到3.2 ms,满足实时处理需求,为边缘设备上的快速响应提供可能。

SINR误差不到1%

SINR估计误差最小化到0.958%,为雷达信号质量评估提供高精度手段,优于现有方案。

胜过YOLOv10/v11

在识别精度和速度上超越YOLOv10、YOLOv11等主流模型,展示了剪枝蒸馏方案在雷达信号处理中的竞争力。

应用场景