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Abhiroop Chatterjee
Abhiroop Chatterjee
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DMFNet 在城市场景分类中达到 97.46% 的准确率
研究人员开发了 DMFNet，这是一种新颖的双骨干多尺度融合网络，专为遥感影像中的城市场景分类而设计。该框架通过利用两个预训练骨干网络进行多样化的特征提取，解决了捕获复杂特征交互和学习鲁棒表征的挑战。通过包含具有残差特征传播的多尺度融合机制和空间注意力模块，以增强特征交互并突出信息区域。在 AID 数据集上的实验表明，DMFNet 的平均准确率达到 97.46%，消融研究证实了其组件的有效性。
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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。