论文部分内容阅读
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。