基于云计算的微课教学资源共享平台建设_开题报告 springboot和vue_

基于知识蒸馏学习的轻量化高光谱图像分类模型代码 Pytorch制作 教师模型采用Resnet18学生模型是对教师模型进行改进的轻量化模型外加最新的注意力机制模块。

在一定基础上可以超过教师模型。

全套项目包含网络模型训练代码预测代码直接下载数据集就能跑拿上就能用简单又省事儿 需要讲解另算) 内附indian pines数据集采用30%的数据作为训练集并附上迭代10次的模型结果准确率90以上。

项目简介本项目是一个基于知识蒸馏Knowledge Distillation技术的高光谱图像分类系统采用教师-学生网络架构实现高效的图像分类任务。

系统包含完整的数据预处理、模型训练、知识蒸馏和预测推理流程。

核心文件结构

utils.py - 数据预处理工具集主要功能PCA降维applyPCA()函数对高光谱数据进行主成分分析将光谱维度从上百个波段压缩到指定数量如3个边缘填充padWithZeros()函数对图像边缘进行零填充便于后续提取图像块图像块提取createImageCubes()函数以每个像素为中心提取指定大小的局部图像块如25×25数据划分splitTrainTestSet()函数按比例划分训练集和测试集支持分层抽样数据加载提供两种数据加载方式支持ENVI格式和MATLAB格式的高光谱数据关键参数windowSize25图像块大小pca_components3PCA降维后的主成分数量testRatio

7测试集比例

teacher.py - 教师网络网络架构基于ResNet-18的标准卷积神经网络基础模块basicblockteacher使用标准3×3卷积网络结构输入层7×7卷积步长2最大池化4个残差层通道数[32, 64, 128, 256]每层2个残差块分类层全局平均池化 全连接层特点参数量较大精度高作为知识蒸馏的教师模型

student.py - 学生网络轻量化改进异构卷积Conv2db类结合分组卷积和点卷积减少计算量坐标注意力机制CoordAtt模块增强特征表达能力网络结构在ResNet基础上替换部分标准卷积为轻量化模块核心组件hsigmoid和hswish激活函数CoordAtt坐标注意力机制通过空间注意力提升特征质量

train.py - 训练框架三种训练模式基于知识蒸馏学习的轻量化高光谱图像分类模型代码 Pytorch制作 教师模型采用Resnet18学生模型是对教师模型进行改进的轻量化模型外加最新的注意力机制模块。

在一定基础上可以超过教师模型。

全套项目包含网络模型训练代码预测代码直接下载数据集就能跑拿上就能用简单又省事儿 需要讲解另算) 内附indian pines数据集采用30%的数据作为训练集并附上迭代10次的模型结果准确率90以上。

单独训练教师网络trainer.train_teacher()使用交叉熵损失训练保存为teachernetalonekl

单独训练学生网络注释状态# trainer.train_student()基准对比实验

知识蒸馏训练trainer.train_teacher_student()核心蒸馏损失函数def distillation(self, y, labels, teacher_scores, temp, alpha): return self.KLDivLoss(F.log_softmax(y/temp, dim

, F.softmax(teacher_scores/temp, dim

) * (temp*temp*

0*alpha) \ F.cross_entropy(y, labels) * (

- alpha)结合KL散度损失和交叉熵损失温度参数temp10平衡参数alpha

9训练配置epoch10学习率

001批大小128设备自动检测CUDA

pre.py - 预测推理功能流程加载训练好的学生网络模型teacherstudentnet.pkl对输入高光谱数据进行PCA处理和边缘填充逐像素提取图像块并进行分类预测可视化显示分类结果关键特性跳过标签为0的背景像素实时显示处理进度使用spectral库进行结果可视化数据处理流程原始数据输入Indianpines.mat高光谱图像和Indianpines_gt.mat地面真实标签维度145×145像素224个光谱波段处理步骤PCA降维224波段 → 3个主成分边缘填充处理边界像素问题图像块提取生成25×25×3的图像块数据转置适应PyTorch的(N, C, H, W)格式数据划分70%测试集分层抽样系统特点

知识蒸馏优势模型压缩将教师网络知识迁移到更小的学生网络性能保持学生网络接近教师网络的准确率推理加速轻量化网络更适合部署

技术创新异构卷积平衡计算效率和特征提取能力坐标注意力提升空间特征感知能力多损失函数结合蒸馏损失和分类损失

工程实践完整流程从数据预处理到模型部署的全流程实现模块化设计各功能模块独立便于维护和扩展可视化支持训练过程监控和结果可视化应用场景本系统适用于各种高光谱图像分类任务如农业遥感监测地质矿物识别环境变化检测军事目标识别使用说明准备高光谱数据文件运行train.py进行模型训练使用pre.py进行预测推理查看生成的分类结果图该系统通过知识蒸馏技术实现了高精度与高效率的平衡为高光谱图像分类提供了一套完整的解决方案。

黄金网站9.1免费无风险-黄金网站9.1免费无风险应用