[发明专利]一种基于双分类器对抗增强网络的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于双分类器对抗增强网络的高光谱图像分类方法，首先将原始HSI的源域和目标域数据进行向量化并输入BCAAN进行训练，使用源域数据预训练整个网络；然后固定特征生成器，使用目标域数据训练两分类器，使其差异最大；然后固定两分类器，使用目标域数据优化特征生成器，使两分类器差异最小；使用预训练的网络获取目标域数据的伪标签，每个样本对应两个伪标签；把两伪标签相同且输出概率皆大于区分阈值的目标域数据选为可靠样本。使用随机置零的方式对可靠样本进行数据增强，后将可靠的目标域和增强后的数据添加到源域数据中。最后，训练一个epoch后重新采样，基于分类器差异在对抗的过程中对齐源域和目标域，直到模型收敛。