[发明专利]基于多层级特征对齐的高光谱图像跨域分类方法有效
| 申请号： | 202211356075.4 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN116188830B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 赵春晖;朱文祥;李凯俊;张强 | 申请（专利权）人： | 青岛柯锐思德电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/762;G06V10/58 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 朱芳斌 |
| 地址： | 266400 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多层级特征对齐的高光谱图像跨域分类方法，所述分类方法包括两个阶段，在第一阶段，使#imgabs0#在SD中取得良好的分类性能，通过交叉熵损失和源域聚类损失进行监督训练；在第二阶段，将#imgabs1#的参数迁移到#imgabs2#通过三种损失函数，特征到特征(F‑to‑F)的损失，特征到簇中心(F‑to‑C)的损失以及簇中心到簇中心(C‑to‑C)的损失，用TD的样本来训练和微调#imgabs3#其中，训练#imgabs4#需要#imgabs5#提供SD的聚类中心和样本特征。本发明集成了特征到特征、特征到簇中心、簇中心到簇中心的多层级方法，实现了特征在源域和目标域的相同分布，进而对未标记的TD实现了更好的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 特征 对齐 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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