[发明专利]一种基于自监督对比学习的小样本遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 202210228860.5 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114299398B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 刘泉涌;付应雄;彭江涛;陈娜;黄怡;宁羽杰;余林洲 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/40;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉泰山北斗专利代理事务所(特殊普通合伙) 42250 | 代理人： | 程千慧 |
| 地址： | 430062 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于自监督对比学习的小样本遥感图像分类方法，包括以下步骤：1、对原始高光谱遥感数据进行降维、分割等预处理；2、在少量标记样本组成的训练集中，随机挑选标记样本并进行二次组合，生成对比学习组；3、设计并构建深度特征提取网络，利用对比组更新网络参数；4、利用训练好的深度网络模型对所有未标记样本进行预测，生成伪标记，并提出置信度差异算法挑选部分具有较高置信度的伪标记样本；5、微调网络模型并预测所有未标记样本的类别标签：将原始标记样本和伪标记样本结合，进一步训练模型并输出测试集样本的预测标签。本发明可以在少量标记样本的情况下，实现对高光谱遥感图像的准确分类，其分类效果明显优于一些现有算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 对比 学习 样本 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖北大学，未经湖北大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210228860.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
