本發(fā)明提供一種基于知識蒸餾網(wǎng)絡(luò)的光學遙感目標檢測輕量化方法,采用知識蒸餾的模型壓縮方法,減小網(wǎng)絡(luò)尺寸,生成符合星上載荷部署的用于目標檢測的輕量化學生網(wǎng)絡(luò),也即本發(fā)明在通用深度學習框架的基礎(chǔ)上,根據(jù)計算資源有限的星載GPU設(shè)計合理的輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以使模型保持較高檢測準確率的同時,實現(xiàn)快速、準確、靈活的遙感影像目標檢測,實現(xiàn)對關(guān)鍵幀遙感圖像的在軌實時計算,可應(yīng)用于計算資源受限的星載GPU平臺。
聲明:
“基于知識蒸餾網(wǎng)絡(luò)的光學遙感目標檢測輕量化方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)