[发明专利]基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类方法在审
| 申请号： | 202111032840.2 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113869136A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 李明;辛欣悦;张鹏;吴艳;徐大治;郑佳;胡欣 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类方法，实现步骤为；构建测试样本集、有标记训练样本集和无标记训练样本集；构建基于多分支网络的半监督极化SAR图像分类模型H；对极化SAR图像分类模型H进行迭代训练；获取PolSAR图像的分类结果。本发明在对图像分类模型进行训练的过程中，高级特征提取模块中的两个网络分别对有标记训练样本和无标记训练样本进行高级特征提取，然后通过三个分类模块进行不同方式的分类，MFB融合模块能够对有标记训练样本的每个第一高级特征与对应位置的第二高级特征进行MFB融合，有效解决了现有技术中的过拟合问题和冗余问题，提升了极化SAR图像分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 网络 监督 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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