arXiv cs.CV· Yonghao Xu, Pedram Ghamisi, Qihao Weng·· 4 小时前AI 评分20
遥感图像数据集蒸馏新方法 DPD：用判别性原型引导扩散模型生成紧凑数据集
Toward Realistic Remote Sensing Dataset Distillation with Discriminative Prototype-guided Diffusion
AI 导读
研究首次将数据集蒸馏引入遥感图像解译，提出判别性原型引导扩散（DPD）框架，将大规模遥感数据集压缩为紧凑的蒸馏数据集。该方法在潜空间提取各类别代表性原型，构建超球面语义锚点引导反向去噪轨迹，并通过潜分类器按 logit-margin 准则筛选最具判别性的候选样本。在三个高分辨率遥感场景分类基准上的实验表明，该方法可蒸馏出真实、多样且具判别性的样本，代码与预训练模型已开源。
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