目录

 3.3 实验结果与分析（Experimental Results and Analysis） 

3.3.1 实验环境 

3.3.2 实验数据集 

3.3.3 评价指标 

3.3.4 消融实验 

3.3.5 NWPU VHR-10实验结果 

3.3.6 DOTA v-1.0实验结果 

 4 基于元学习自动化通道剪枝的光学遥感图像目标检 测 

4.1 引言（Introduction） 

4.2 方法介绍 (Method Introduction） 

4.2.1 元网络训练阶段 

4.2.2 最优剪枝网络搜索阶段 

4.3 实验结果与分析（Experimental Results and Analysis） 

 4.3.1 实验环境 

 4.3.2 实验数据集 

4.3.3 评价指标 

4.3.4 实验细节 

4.3.5 网络剪枝实验结果 

4.3.6 目标检测实验结果 

知识拓展

基于元学习与通道剪枝的轻量级遥感图像目标检测方法-YOLOV8实现

一、环境配置（Python 3.8+）

二、数据集准备（以DIOR遥感数据集为例）

三、核心代码实现

1. 元学习预训练

2. 通道剪枝实现

3. 完整训练流程

四、关键优化技术

1. 动态稀疏训练（提升剪枝效果）

2. 自适应损失函数（改进定位精度2）

五、部署与测试

六、性能对比（DIOR数据集）

七、运行说明

---

本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于元学习和通道剪枝的轻量级遥感图像目标检测方法

 3.3 实验结果与分析（Experimental