一种面向遥感语义分割任务的跨模型知识蒸馏方法

一种面向遥感语义分割任务的跨模型知识蒸馏方法，它涉及一种跨模型知识蒸馏方法。本发明为了解决现有遥感图像语义分割模型参数量大、消耗资源大的问题。本发明的步骤包括：选择能力互补的学生模型和教师模型，选取数据集训练教师模型，使用训练好的教师模型输出的特征图作为知识输入学生模型；将输入到学生模型的特征图按照通道进行注意力加权，并计算损失；将由教师模型传递的知识解耦成为目标区域与非目标区域，将这两个独立的目标区域进行预测与知识蒸馏，计算损失；将学生模型语义分割的损失与上述步骤的损失进行加权求和，计算出总损失，通过总损失更新学生模型的参数，最终将学生模型训练完毕。本发明属于遥感图像处理技术领域。