7.19M参数高精度
用知识蒸馏将大型教师网络的分割能力压缩到轻量学生网络，在复杂遥感环境下保持高精度。
周武杰 · Penghan, Yang · 邱薇薇 · Qiang, Fangfang
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
学生网络仅7.19 M参数，显著低于现有方法，便于部署在计算资源有限的平台。
在两个主流遥感数据集上均取得优于现有方法的性能，证明轻量化未牺牲精度。
跨模态特征融合提升网络在复杂环境下的稳定性，适合真实遥感场景的变化。