本文研究了人类视觉感知下的高光谱影像特征，并提出了一种小目标感知检测器(STAD)。该方法通过显著性图和知识蒸馏策略，在真实高光谱影像上展现出卓越性能和潜力。
研究人员提出了BS-PLCNet 2模型，通过双路径编码器结构和模型内知识蒸馏策略，降低了参数量和计算量，并在丢包恢复后引入了后处理模块。实验结果表明，BS-PLCNet 2在ICASSP 2024 PLC挑战赛和INTERSPEECH 2022 PLC挑战赛中取得了优异成绩。
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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