[发明专利]一种跨通道数量迁移学习的高图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110119042.7 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112906756A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 饶明朝;饶梦彬 | 申请（专利权）人： | 昆山则立诚智能设备有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215300 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨通道数量迁移学习的高光谱图像分类方法及系统，所述方法为在预训练阶段，以源数据集为对象，运用深度全卷积网络提取样本特征，运用光谱‑空间金字塔网络提取多尺度特征，运用全连接网络计算类别概率并优化预训练模型；在微调阶段，迁移预训练的深度全卷积网络和光谱‑空间金字塔网络，然后以目标数据为对象，运用所迁移网络提取多尺度特征，运用新的全连接网络计算类别概率并更新微调网络的参数；在应用阶段，以目标图像为对象，运用微调网络判断待分类样本的类别信息，并逐像元生成分类结果图；本发明能在不改变源数据和目标数据维度的情况下、实现跨通道数量的迁移学习，能实现不同传感器的高光谱图像高效分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通道 数量 迁移 学习 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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