[发明专利]深度特征集成学习的遥感图像目标识别泛化性方法有效
| 申请号： | 202110961137.3 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113610045B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 赵文达;王明月;徐从安;姚力波;刘瑜;何友;卢湖川 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于图像信息处理技术领域，提供了一种深度特征集成学习的遥感图像目标识别泛化性方法。该方法适用于不同种类的输入源图像，均可以得到较好的预测结果。它在网络结构中使用多个子分支预测得到多个输出特征，并使用余弦相似度控制这些输出特征的多样性，实现模型的多样性；为了能够从所得的集成特征中进一步选择所需的特征，它使用一个自适应选择网络对特征进行筛选。本发明的方法充分利用遥感图像深度特征的不同表达，如色调，对比度，饱和度，图像质量/分辨率等，设计基于门控的自适应集成架构得到用于遥感图像目标识别的具有泛化性的网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 特征 集成 学习 遥感 图像 目标 识别 泛化 方法 | ||
【主权项】：
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