[发明专利]基于多任务学习的遥感场景分类方法有效
| 申请号： | 202110571257.2 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113392724B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 卢孝强;龚腾飞;郑向涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 郑丽红 |
| 地址： | 710119 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多任务学习的遥感场景分类方法，解决现有遥感场景分类方法存在少量训练样本不能实现有效的遥感影像场景特征表达以及分类结果不准确的问题。该方法包括：1)设计共享分支对所有任务中的图像提取特征，并记为共享特征；2)对每个任务设计一个特定任务分支，该分支根据所执行的任务将共享的特征调整为特定任务特征；3)将每个特定任务分支的输出连接到一个分类器上，完成当前任务的分类；4)训练多任务模型；5)获取分类结果。本发明方法可有效用于有标记训练数据不足的遥感图像场景分类任务。同时，使用特定分支提取任务特定特征，避免了不同任务间相互干扰，保证每个任务获得最优分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 遥感 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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