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Surendar Devasundaram
Surendar Devasundaram
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航天器感知模型在SPARK 2026挑战赛中获得顶尖排名
研究人员开发了一种新颖的基于分割的多任务航天器感知检测方法，解决了标注数据有限和视觉条件困难等挑战。其紧凑的架构，采用MobileNetV3编码器和U-Net风格的解码器，在分类、检测和分割任务中取得了优异的性能。该方法在SPARK 2026挑战赛中排名第二，证明了轻量级模型在实际在轨空间视觉系统中的有效性。
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新框架SURGE提升SAR船舶检测效率
研究人员开发了一个名为SURGE的新知识蒸馏框架，用于创建更高效的SAR船舶检测模型。该框架使用对比学习目标，将关系几何从较大的教师模型转移到较小的学生模型。在基准数据集上的实验表明，检测精度有了显著提高，在某些情况下，学生模型的性能甚至超过了教师模型。