Abhiroop Chatterjee

新的知识蒸馏方法提高了土地利用图像分类的准确性

研究人员开发了一种改进的知识蒸馏框架，用于压缩用于土地利用图像分类的深度卷积神经网络。该方法采用教师-学生学习范式，其中 VGG16 网络将知识转移到 MobileNetV2 模型。通过结合来自真实标签的硬监督和使用 Kullback-Leibler 散度和余弦相似度损失的软监督，该方法在土地利用数据集上实现了 99.04% 的准确率，优于基线方法，同时显著压缩了模型。