[发明专利]一种基于孪生网络的联合损失遥感图像分类方法在审
| 申请号： | 202110383054.0 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113033460A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 李勇;张海强 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 53216 | 代理人： | 胡亚兰 |
| 地址： | 650504 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生网络的联合损失遥感图像分类方法，包括如下设计：1、删除深度卷积神经网络最后的分类部分；2、将微调后的深度卷积神经网络作为特征提取器；3、分别提取输入遥感图像对的深度特征；4、引入孪生网络的思想，构建两个权值共享的特征提取子网络；5、嵌入分类损失函数和度量学习损失函数计算特征量；6、联合优化分类损失和度量学习损失，完成遥感图像分类任务。本发明利用孪生网络结构，提取遥感图像对的特征，结合联合损失优化，增加了遥感图像特征的类内聚合性和类间分离性，不仅可以提高分类准确率，还可以增强分类模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 网络 联合 损失 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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