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图/表 详细信息
面向遥感影像场景分类的类中心知识蒸馏方法
刘潇, 刘智, 林雨准, 王淑香, 左溪冰
地球信息科学学报, 2023, 25(
5
): 1050-1063. DOI:
10.12082/dqxxkx.2023.220781
图1
类中心知识蒸馏模型框架
本文的其它图/表
表1
遥感影像场景分类数据集
图2
4个遥感影像场景分类数据集的示例样本
表2
师生网络结构及输出层特征信息
表3
UCM数据集上各种知识蒸馏方法的总体精度
表4
网络模型尺寸对比
表5
多个数据集在60%训练比率及同构师生网络条件下的总体精度
表6
RSC11数据集上对比实验的结果
表7
对比实验在RSC11数据集上的精度混淆矩阵
图3
测试误差曲线
注:误差曲线以0.6的衰减权重进行指数滑动平均平滑处理,图中阴影部分展示了原始数值。
图4
RSSCN7数据集经T-SNE算法可视化的特征散点图
图5
输出特征层的热力图
注:热力值表示模型注意力的可视化结果,数值高代表模型关注该区域。