一种基于硬件感知的图像分割模型压缩方法

本发明涉及遥感图像处理领域，具体涉及一种基于硬件感知的图像分割模型压缩方法；包括获取可见光图像；利用轻量化骨干网络提取所述图像的多尺度特征；采用轻量化PAN网络进行多尺度学习；对负责分类和掩膜回归分支的多任务头部结构进行轻量化，选择深度可分离卷积替换普通卷积；在掩膜回归损失函数上采用有向极性掩膜IoU损失来引导检测网络学习目标方向信息；在网络的训练过程中使用知识蒸馏方法。本发明通过基于硬件感知骨干网络搭建、回归损失函数改进以及模型蒸馏等策略，使得图像分割模型在保证分割效果的前提下，减小图像分割网络的计算复杂度，并提升其在嵌入式平台的运行速度，可应用于无人机等计算资源受限的平台。