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Parallel Extraction of Marine Targets Applying OIDA Architecture

Journal of Ocean University of China 2022年第3期21卷 737-747页

作者： LIU Lin LI Wanwu ZHANG Jixian SUN Yi CUI Yumeng College of Geodesy and Geomatic Shandong University of Science and TechnologyQingdao266590China National Quality Inspection and Testing Center for Surveying and Mapping Products Beijing100830China

Computing resources are one of the key factors restricting the extraction of marine targets by using deep *** order to increase computing speed and shorten the computing time,parallel distributed architecture is adopted to extract marine *** advantages of two distributed architectures,Parameter Server and Ring-allreduce architecture,are combined to design a parallel distributed architecture suitable for deep learning–Optimal Interleaved Distributed Architecture(OIDA).Three marine target extraction methods including OTD_StErf,OTD_Loglogistic and OTD_Sgmloglog are used to test OIDA,and a total of 18 experiments in 3categories are carried *** results show that OIDA architecture can meet the timeliness requirements of marine target *** average speed of target parallel extraction with single-machine 8-core CPU is 5.75 times faster than that of single-machine single-core CPU,and the average speed with 5-machine 40-core CPU is 20.75 times faster.

关键词： parallel computing distributed architecture deep learning target extraction polsar image

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