[发明专利]基于度量学习的多模态遥感目标识别方法有效
| 申请号： | 202210905640.1 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115272880B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 赵文达;杨瑞凯;吕香竹;赵凡;刘兴惠;黄友澎;马晓瑞;孔雨秋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉图像信息处理技术领域，一种基于度量学习的多模态遥感目标识别方法。本发明的方法重新考虑了图像风格与深度模型泛化性之间的关系，并进一步提出了一种独特的端到端的三重风格内容度量网络，该网络可以减少域泛化问题的不利影响，提高深度模型的泛化能力。具体来说，分离输入图像的风格和内容，然后对用风格转换模块替换的风格特征施加约束，以迫使我们的模型学习与内容有关与风格无关的有判别力的特征。本发明利用三重度量学习的方法，增强了遥感目标别模型提取特征的能力。目前存在的遥感目标识别方法仅对一种域的数据集有良好的效果，对未知域的表现很差。本发明的方法解决了这一问题，使模型对不同域数据集均具有泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 度量 学习 多模态 遥感 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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