[发明专利]基于自监督学习及多任务学习的高光谱开放集分类方法有效
| 申请号： | 202110748974.8 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113392931B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 慕彩红;刘逸;孙庆虎;王蓉芳;冯婕;刘若辰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0895;G06V20/10 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;王喜媛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督学习和多任务学习的高光谱开放集分类方法，主要解决现有高光谱开放集分类方法无法充分利用高光谱开放集的无标签样本，导致分类精度低的问题，其实现方案为：输入高光谱图像并对其进行预处理；对预处理后的图像进行邻域取块，生成训练数据集与测试数据集；构建基于自监督学习和多任务学习的神经网络模型；利用训练数据集，采用自监督学习方法和多任务学习方法对所构建的神经网络模型进行训练；将测试数据集输入到训练好的神经网络模型中得到分类结果。本发明能充分利用无标签样本信息，缓解有标签样本少的问题，提高了分类精度，可应用于环境监测、资源勘探、城市规划及农业计划。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 任务 光谱 开放 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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