卫星端实时处理
面向SAR图像解释的大规模视觉Transformer，经知识蒸馏压缩至36M参数，在场景分类、目标检测与建筑分割任务上达到SOTA，同时大幅降低计算开销，适配星上实时处理。
Jian, Ma · Zhang, Hao · Wang, Zhengjue · Zhibing, Wang
IET Conference Proceedings 2023
采用知识蒸馏，从320M压缩到36M，计算和内存显著下降，仍保留良好表征能力。
场景分类、目标检测、建筑分割均达到当前最优，验证了ViT用于SAR图像的潜力。
压缩模型在精度和计算复杂度上与现有方法相比仍具竞争力，满足实时处理要求。