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深度神經網絡廣泛應用于遙感圖像場景分類任務中并能大幅提高分類精度，但隱藏層數較少的神經網絡在標記數據不足的遙感場景分類中泛化能力較低，而隱層較多的網絡往往需要較大的計算量和模型存儲空間，限制了其在嵌入式設備上的應用。提出一種針對遙感圖像場景分類的多粒度特征蒸餾方法，將深度網絡不同階段的特征與最終的類別概率同時作為淺層模型的監督信號，使得淺層模型能夠同時學習髙級與低級的語義特征，從而提高淺層模型的分類性能與泛化能力。在 UC Merced Land-Use和SIRI-WHU2個數據集上的實驗結果表明，該方法能使模型在大幅降低網絡參數量和計算量的情況下明顯提髙分類性能，與傳統知識蒸餾方法相比，其分類精度更高。
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