[发明专利]基于多示例孪生网络的高光谱目标检测方法在审
| 申请号： | 202110958503.X | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113723482A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;任子豪;郭璋;李睿敏;陈晓莹;焦昶哲;陈栋 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/31 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 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多示例孪生网络的高光谱目标检测方法，主要解决现有技术在高光谱数据目标不足时，模型易过拟合进而导致检测效果下降的问题。其实现方案为：1.准备数据集，并从训练集中划分出“正‑负”和“正‑正”样本对；2.搭建一个由特征提取模块、权重计算模块、特征融合模块、分类器四个部分依次级联构成的多示例孪生网络；3.设置训练参数，用训练集中的样本对迭代训练多示例孪生网络；4.用训练好的多示例孪生网络对测试集数据进行单点测试，输出每个像素属于目标的置信度。本发明提高了高光谱数据目标不足时的检测结果，减小了过拟合现象，可用于爆炸物检测、农作物精细分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 示例 孪生 网络 光谱 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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