CN115187863B 多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类方法 （福州大学）_第1页
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多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感本发明提供了一种多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类方法，包括以下步师模型和学生模型提取的特征分别生成对应的能够自适应调整知识蒸馏过程中输出层的蒸馏2步骤S3：将教师模型和学生模型提取的特征分别生成对应步骤S4：将教师模型和学生模型提取的特征分别生成对应模型与学生模型的特征的通道间相关性进行t_max为教师模型的分类器输出的最大概率值；通过针对不同的图像样本自适应在知识蒸馏的过程中，引入教师模型和学生模型最后一层卷积假设教师模型和学生模型的中间特征输出分别为和表示教式中FeR,得到教师模型和学生模型的特征通道间相关性后，使用L2损失函2.根据权利要求1所述的多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类方法，其3[0002]高分遥感影像场景分类与识别是指对高分辨率遥感影像中提取的子区域使用不一种有效的解决方案是对深层CNN模型进行压缩以获得更精简有效的模型。知识蒸馏是目前主流的模型压缩算法之一，将已经完成训练的深层网络的输出语义信息作为教师知识，的语义信息作为学生模型的指导信息限制了学生模型[0007]步骤S2：将教师模型和学生模型提取的特征分别送入送入经过归一化函数教师模型与学生模型的特征的通道间相关性进行蒸馏4生模型从特征的通道间相关性的学习。假设教师模型和学生模型的中间特征输出分别为[0016]式中得到教师模型和学生模型的特征注意力后，使用SmoothL1损5[0025]多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类方法，参考图1，包括以下步[0027]步骤S2：将教师模型和学生模型提取的特征分别送入送入经过归一化函数教师模型与学生模型的特征的通道间相关性进行蒸馏[0036]式中得到教师模型和学生模型的特征注意力后，使用SmoothL1损6[0039]协同模型的输出层和最后一层卷积层的

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