論文の概要: Light-ResKAN: A Parameter-Sharing Lightweight KAN with Gram Polynomials for Efficient SAR Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01903v2
• Date: Fri, 03 Apr 2026 02:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 12:42:34.283095
• Title: Light-ResKAN: A Parameter-Sharing Lightweight KAN with Gram Polynomials for Efficient SAR Image Recognition
• Title（参考訳）: Light-ResKAN:効率的なSAR画像認識のためのグラム多項式を用いたパラメータ共有軽量カン
• Abstract要約: 大規模合成開口レーダ(SAR)画像サイズは、リソース制約されたエッジデバイスへのディープラーニングデプロイメントを妨げる。 我々は、精度と効率のバランスを改善するために、Light-ResKANを提案する。 MSTAR, FUSAR-Ship, SAR-ACDデータセットの精度は99.09%, 93.01%, 97.26%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.135222295190022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) image recognition is vital for disaster monitoring, military reconnaissance, and ocean observation. However, large SAR image sizes hinder deep learning deployment on resource-constrained edge devices, and existing lightweight models struggle to balance high-precision feature extraction with low computational requirements. The emerging Kolmogorov-Arnold Network (KAN) enhances fitting by replacing fixed activations with learnable ones, reducing parameters and computation. Inspired by KAN, we propose Light-ResKAN to achieve a better balance between precision and efficiency. First, Light-ResKAN modifies ResNet by replacing convolutions with KAN convolutions, enabling adaptive feature extraction for SAR images. Second, we use Gram Polynomials as activations, which are well-suited for SAR data to capture complex non-linear relationships. Third, we employ a parameter-sharing strategy: each kernel shares parameters per channel, preserving unique features while reducing parameters and FLOPs. Our model achieves 99.09%, 93.01%, and 97.26% accuracy on MSTAR, FUSAR-Ship, and SAR-ACD datasets, respectively. Experiments on MSTAR resized to $1024 \times 1024$ show that compared to VGG16, our model reduces FLOPs by $82.90 \times$ and parameters by $163.78 \times$. This work establishes an efficient solution for edge SAR image recognition.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)画像認識は,災害監視,軍事偵察,海洋観測に不可欠である。 しかし、大きなSAR画像サイズは、リソース制約のあるエッジデバイス上でのディープラーニングデプロイメントを妨げ、既存の軽量モデルは、高精度な特徴抽出と低い計算要求のバランスをとるのに苦労している。 新たなKAN(Kolmogorov-Arnold Network)は、固定されたアクティベーションを学習可能なものと置き換え、パラメータと計算を減らし、フィッティングを強化する。 そこで,kanにインスパイアされたLight-ResKANを提案し,精度と効率のバランスを改善する。 第一に、Light-ResKANは、コンボリューションをkan畳み込みに置き換えてResNetを修正し、SAR画像の適応的特徴抽出を可能にする。 第2に,SARデータの複雑な非線形関係を捉えるのに適した活性化として,Gram Polynomials を用いる。 第3に,各カーネルがチャネル毎にパラメータを共有し,パラメータとFLOPを低減しながらユニークな特徴を保ちながら,パラメータ共有戦略を採用する。 MSTAR, FUSAR-Ship, SAR-ACDデータセットの精度は99.09%, 93.01%, 97.26%であった。 MSTARの実験は、VGG16と比較してFLOPを82.90ドル、パラメータを163.78ドルに下げた。 本研究は、エッジSAR画像認識のための効率的なソリューションを確立する。

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