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KDTGAN:基于Transformer-GAN和知识蒸馏的高光谱目标检测
1
作者
谢雯
闪晨超
+1 位作者
张哲哲
张嘉鹏
《遥测遥控》
2024年第2期10-17,共8页
高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸...
高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸馏模型,即KDTGAN (通过Transformer-GAN实现)。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构,并结合多尺度数据融合的方法,能够准确地学习背景分布,进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN(生成对抗网络)训练不稳定的挑战,特别是纯背景数据的稀缺性,本文提出了一种新的损失算法,以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担,本文引入知识蒸馏,并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束,使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明:KDTGAN相较于当前检测方法表现更优,具有更高的检测精度和鲁棒性。
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关键词
高光谱图像
目标检测
知识蒸馏
生成对抗网络
transformer-gan
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职称材料
题名
KDTGAN:基于Transformer-GAN和知识蒸馏的高光谱目标检测
1
作者
谢雯
闪晨超
张哲哲
张嘉鹏
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《遥测遥控》
2024年第2期10-17,共8页
基金
国家自然科学基金(61901365,62071379)
陕西省自然科学基金(2019JQ-377)
+1 种基金
陕西省教育厅专项科研计划(19JK0805)
西安邮电大学西邮新星团队项目(xyt2016-01)。
文摘
高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸馏模型,即KDTGAN (通过Transformer-GAN实现)。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构,并结合多尺度数据融合的方法,能够准确地学习背景分布,进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN(生成对抗网络)训练不稳定的挑战,特别是纯背景数据的稀缺性,本文提出了一种新的损失算法,以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担,本文引入知识蒸馏,并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束,使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明:KDTGAN相较于当前检测方法表现更优,具有更高的检测精度和鲁棒性。
关键词
高光谱图像
目标检测
知识蒸馏
生成对抗网络
transformer-gan
Keywords
Hyperspectral
Target detection
Knowledge distillation
GAN
transformer-gan
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
KDTGAN:基于Transformer-GAN和知识蒸馏的高光谱目标检测
谢雯
闪晨超
张哲哲
张嘉鹏
《遥测遥控》
2024
0
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职称材料
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