[发明专利]一种基于特征生成网络的小样本遥感地物分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010502509.1 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111832404B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张跃;张义;付琨;王冰;魏浩然;戴威;许全福 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于特征生成网络的小样本遥感地物分类方法及系统，包括：基于地物类别将遥感地物分类数据集划分为源数据集和目标数据集；在源数据集上对特征提取器和生成网络进行训练，完成特征提取器的参数初始化；基于目标数据集，利用所述特征提取器和所述生成网络进行特征生成，得到各地物类型对应的生成特征集，可以有效地扩展出高质量的目标数据，降低目标数据集上的过拟合风险；然后在利用特征提取器对测试地物图像进行特征提取，并将测试样本特征与各种地物类型的生成特征集执行相似度度量，给出测试图像在各类地物类型上的置信度分数，进而确定被测图像的地物分类，解决了小样本条件下的遥感地物分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 生成 网络 样本 遥感 地物 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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