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基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感卫星图像分类方法

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针对目前遥感图像在应用卷积神经网络分类时需要大量计算,并占用大量内存的问题,提出了一种基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感图像分类方法.以模型剪枝理论为基础,在网络结构中引入注意力机制,加强对重要特征的提取之后,并对网络进行模型剪枝,然后引入知识蒸馏技术对模型进行迁移学习,补偿模型剪枝之后分类精度的损失.为了证明方法的先进性与可靠性,利用在NWPU-RESISC45遥感卫星数据集上,与同类算法进行对比实验.实验结果表明,所提方法不仅在分类精度有更好的表现,并且在模型大小上更具有优势.
Knowledge distillation method for remote sensing satellite image classification based on pruning network

杨宏炳、迟勇欣、王金光

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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230601

西安电子科技大学人工智能学院,西安710126

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,西安710126

遥感图像 深度学习 注意力机制 模型剪枝 知识蒸馏

YFA07062006170215661772171619760761808085QF188

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0387

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(8)
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