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CN202210720249.4

基于自监督和小样本学习的跨域高光谱图像分类方法

发明专利

CN114821198A

2022.07.29

2022.09.06

齐鲁工业大学

齐鲁工业大学

吕国华,池强,王西艳,高翔,程嘉玟,王美慧

G06V10/764

本发明公开了一种基于自监督和小样本学习的跨域高光谱图像分类方法，涉及高光谱遥感图像分类技术领域。本发明包括以下步骤：S1：获取数据集S_L、T_L、T_U、Te；S2：利用T_L为T_U自适应生成软标签，使用部分软标签对应的未标记样本来扩展目标域标记样本数量；S3：将S_L、T_L、T_U和Te映射为统一尺寸，并为S_L构建自监督学习任务；S4：在深度学习框架下构建深度神经网络，在深度神经网络中加入无监督域适应模块；S5：将S_L、T_L、T_U送入深度神经网络训练得到综合损失，并更新深度神经网络参数；S6：输出深度神经网络分类模型。本发明所述方法在少量样本的情况下具有较强的鲁棒性，取得了较高的分类精度。

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