[发明专利]一种改进的基于无监督表征学习的遥感图像场景分类方法在审
| 申请号： | 202010149937.0 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111428758A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 罗小波;魏宇帆;胡力心 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 李金蓉 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的基于无监督表征学习的遥感图像场景分类方法，基于现有的生成对抗网络模型，使用WGAN‑GP的基础理论来定义生成器和鉴别器的损失函数和训练方式，通过在鉴别器后面的最大池化等操作增加一个多特征融合层来提取场景类中的高级和中级特征信息并将特征梯度反馈给生成器，使生成器能够生成接近真实样本的图像，针对遥感图像的空间复杂性和光谱特性，使用更加先进的WGAN‑GP模型来生成更加稳定而多样的高质量256×256大小的假样本图像，最后使用多层感知机分类器来分类多特征融合层中提取到的特征。本方法对比其他无监督表征学习的方法有着更好的适应性，能够适用于复杂的遥感图像场景数据集(比如NWPU‑RESISC45数据集)，本方法更为全面和具体。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 基于 监督 表征 学习 遥感 图像 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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