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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于双学生网络协同学习的高光谱图像分类方法及其系统，该方法包括获取有标签和无标签的高光谱数据集；构建教师网络模型和两个学生网络模型，其中，教师网络模型的输出作为两个学生网络模型的输入；获取训练好的教师网络模型，以及预训练好的两个学生网络模型；获取训练好的两个学生网络模型；将待分类的高光谱图像经训练好的两个学生网络模型，通过置信度选出分类结果作为最终的输出。本发明通过将教师模型的知识转移给学生模型，使得学生模型能够在较小的计算资源下表现出与教师模型相当的性能，实现模型压缩，便于更好地部署和更快地推理。
主权项：1.一种基于双学生网络协同学习的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：获取有标签和无标签的高光谱数据集；构建教师网络模型和两个学生网络模型，其中，教师网络模型的输出作为两个学生网络模型的输入；使用有标签的数据集对教师网络模型和两个学生网络模型进行预训练，直至收敛，获取训练好的教师网络模型，以及预训练好的两个学生网络模型；使用无标签的数据集对预训练好的两个学生网络模型进行训练，在训练过程中，将两个学生网络模型对无标签数据的预测结果作为彼此间的伪标签进行协同训练，直至收敛，获取训练好的两个学生网络模型；将待分类的高光谱图像经训练好两个学生网络模型，通过置信度选出分类结果作为最终的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于双学生网络协同学习的高光谱图像分类方法及其系统
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