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利用人类视觉探索高光谱异常检测：一种针对小目标的感知器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种小目标感知检测器(STAD)，通过引入显著性图和知识蒸馏策略，捕捉高光谱影像的人类视觉感知特征，并适应边缘设备应用。实验证明该方法在真实高光谱影像上表现出卓越性能和潜力。
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关键要点
- 提出了一种小目标感知检测器 (STAD)，引入显著性图捕捉高光谱影像特征。
- 首次将异常检测 (HAD) 的解决过程转移到更稳健的特征空间。
- 采用全连接网络到卷积网络的知识蒸馏策略，以适应边缘设备应用。
- 在 HAD100 训练集上训练网络，并在测试集上验证方法。
- 实验证明该方法在真实高光谱影像上表现出卓越性能和潜力。
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