本發(fā)明提出一種基于知識蒸餾的遙感變化檢測方法。所述方法具體包括:首先設(shè)計兩個模型,所述兩個模型分別為參數(shù)量大的教師模型和參數(shù)量小的輕量化學(xué)生模型,教師模型擁有更好的計算結(jié)果,學(xué)生模型具有更高的計算效率;其次,使用真實的遙感變化檢測數(shù)據(jù)集對兩個模型進行聯(lián)合訓(xùn)練,與此同時設(shè)計一個度量函數(shù),約束兩個模型的預(yù)測,使得兩個模型的預(yù)測結(jié)果保持一致,此過程稱之為全局預(yù)測知識蒸餾;最后,針對編碼器的輸出進行了距離的約束,該約束過程稱之為編碼表示知識蒸餾。所述的方法對模型進行優(yōu)化后,模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的推理速度大大提高,同時推理結(jié)果也相比大模型不降反升,無疑達(dá)到了被期待的結(jié)果。
聲明:
“基于知識蒸餾的遙感變化檢測方法” 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(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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