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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于遙感圖像場景分類任務(wù)中并能大幅提高分類精度，但隱藏層數(shù)較少的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的遙感場景分類中泛化能力較低，而隱層較多的網(wǎng)絡(luò)往往需要較大的計算量和模型存儲空間，限制了其在嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用。提出一種針對遙感圖像場景分類的多粒度特征蒸餾方法，將深度網(wǎng)絡(luò)不同階段的特征與最終的類別概率同時作為淺層模型的監(jiān)督信號，使得淺層模型能夠同時學(xué)習(xí)髙級與低級的語義特征，從而提高淺層模型的分類性能與泛化能力。在 UC Merced Land-Use和SIRI-WHU2個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該方法能使模型在大幅降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和計算量的情況下明顯提髙分類性能，與傳統(tǒng)知識蒸餾方法相比，其分類精度更高。
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