基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感卫星图像分类方法
Knowledge distillation method for remote sensing satellite image classification based on pruning network
1. 合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601
2. 西安电子科技大学 a. 人工智能学院; b. 智能感知与图像理解教育部重点实验室, 西安 710126
摘要
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。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(YFA0706200)
国家自然科学基金资助项目(61702156,61772171,61976076)
安徽省自然科学基金资助项目(1808085QF188)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0387
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2469-2473
文章编号: 1001-3695(2021)08-041-2469-05
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
杨宏炳, 迟勇欣, 王金光. 基于剪枝网络的知识蒸馏对遥感卫星图像分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2469-2473. (Yang Hongbing, Chi Yongxin, Wang Jinguang. Knowledge distillation method for remote sensing satellite image classification based on pruning network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2469-2473. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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