[发明专利]一种基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法有效
| 申请号： | 201910614535.0 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110414377B | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 边小勇;费雄君;穆楠;张晓龙;邓春华 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 王聪聪 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法，首先，将场景数据集按比例随机划分为训练集和测试集；接着，对数据集进行预处理，包括图像缩放和归一化；同时，将数据集输入到注意力模块中进行显著性检测，产生注意力图；然后，利用预训练模型初始化尺度注意力网络参数，并使用训练集和注意力图微调尺度注意力网络，保存训练好的网络模型；最后，使用微调后的尺度注意力网络预测待分类图像场景的类别。该基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法，通过多次利用多尺度注意力图给特征图加权，又通过提取多尺度图像特征并融合，产生了判别力增强的特征表示，在遥感图像场景分类上取得了更好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 注意力 网络 遥感 图像 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法，其特征在于，包括：步骤S1：将场景数据集按预设比例划分为训练集和测试集；步骤S2：对场景数据集中的图像进行预处理；步骤S3：将预处理后的数据集输入到注意力模块中进行显著性检测，产生注意力图；步骤S4：利用预训练模型初始化尺度注意力网络的参数，并采用训练集和注意力图微调尺度注意力网络，保存训练好的尺度注意力网络；步骤S5：采用微调后的尺度注意力网络对待分类图像场景的类别进行预测，获得预测结果，将其作为分类结果。
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