[发明专利]一种面向多模态数据的遥感图像分类方法在审
| 申请号： | 202110449967.8 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113065520A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 张涛;张占杰;金波;周磊 | 申请（专利权）人： | 江南大学;深圳市数字城市工程研究中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04;G06N5/00 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向多模态数据的遥感图像分类方法，包括，基于自步学习策略建立场景目标检测模型，并通过场景目标检测模型进行跨模态学习；基于搜索策略和场景目标检测模型构建深度网络检测模型，通过深度网络检测模型对多模态信息进行处理；基于深度网络检测模型与自步学习策略构建多任务学习模型，利用多任务学习模型对遥感图像进行分类；本发明结合深度学习的训练方法与优化方法构建多任务学习模型，通过多任务学习模型实现遥感图像的准确分类，并且多任务学习模型的误差损失较小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 多模态 数据 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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