地球信息科学学报

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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

网络名称	ResNet50	ResNet18	MobileNetV2
卷积池化层	$7 × 7,64, s t r i d e 2 + 3 × 3 m a x p o o l, s t r i d e 2$	$3 × 3,32, s t r i d e 2$
卷积层1	$1 × 1,64 3 × 3,64 1 × 1,256 × 3$	$3 × 3,64 3 × 3,64 × 3$	$1 × 1,64 3 × 3,64 1 × 1,256 × 3$
输出层特征1		$F ∈ R 56 × 56 × 64$	$F ∈ R 56 × 56 × 256$
卷积层2	$1 × 1,128 3 × 3,128, s 2 1 × 1,512 + 1 × 1,128 3 × 3,128 1 × 1,512 × 3$	$3 × 3,128, s 2 3 × 3,128 + 3 × 3,128 3 × 3,128$	$1 × 1,128 3 × 3,128, s 2 1 × 1,512 + 1 × 1,128 3 × 3,128 1 × 1,512 × 3$
输出层特征2	$F ∈ R 28 × 28 × 512$	$F ∈ R 28 × 28 × 128$	$F ∈ R 28 × 28 × 512$
卷积层3	$1 × 1,256 3 × 3,256, s 2 1 × 1,1024 + 1 × 1,256 3 × 3,256 1 × 1,1024 × 3$	$3 × 3,256, s 2 3 × 3,256 + 3 × 3,256 3 × 3,256$	$1 × 1,256 3 × 3,256, s 2 1 × 1,1024 + 1 × 1,256 3 × 3,256 1 × 1,1024 × 3$
输出层特征3	$F ∈ R 14 × 14 × 1024$	$F ∈ R 14 × 14 × 256$	$F ∈ R 14 × 14 × 1024$
卷积层4	$1 × 1,, 512 3 × 3,512, s 2 1 × 1,2048 + 1 × 1,, 512 3 × 3,512 1 × 1,2048 × 3$	$3 × 3,512, s 2 3 × 3,512 + 3 × 3,512 3 × 3,512$	$1 × 1,, 512 3 × 3,512, s 2 1 × 1,2048 + 1 × 1,, 512 3 × 3,512 1 × 1,2048 × 3$
输出层特征4	$F ∈ R 7 × 7 × 2048$	$F ∈ R 7 × 7 × 512$	$F ∈ R 7 × 7 × 2048$
全局池化层		$7 × 7 a v e r a g e p o o l, f c, s o f t m a x$

表2 师生网络结构及输出层特征信息

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