一种基于风格引导的泛化增强图像分类算法

    公开(公告)号:CN115578248B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211497758.1

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于风格引导的泛化增强图像分类算法,共由四部分组成:多源域特征提取模块用来提取训练集中每个源域的高维特征;特征风格转换模块通过迁移统计特征的均值和方差将所有训练数据的浅层特征风格分别定向迁移到各个源域中;特征分布距离统计模块在训练结束后累积统计各源域中不同类别的特征中心,用于和测试样本进行域匹配;在线自适应分类模块在训练阶段基于不同的域迁移方向生成不同的分类器,在测试阶段根据匹配到的源域风格选择最适合的分类器进行分类。本发明采用与数据发散相反的方法,将训练数据中的多源特征风格信息统一到一种风格上,并对未知域的测试数据经过一致的迁移方式,从而达到泛化增强的目的。

    一种无人机成像定位方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116309798A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310081307.8

    申请日:2023-02-08

    Abstract: 本发明公开了一种无人机成像定位方法,包括以下步骤,步骤一:确定无人机上陀螺仪的偏航角、俯仰角以及横滚角的实际意义;步骤二:建立图像定位所需要的坐标系;步骤三:根据图像建立图像像素坐标系和图像物理坐标系,计算目标点实际位置在相机坐标系内的三维坐标;步骤四:将相机坐标系转换为无人机地理坐标系;步骤五:将无人机地理坐标系转换为大地直角坐标系;步骤六:将大地直角坐标系转换为GPS坐标系,本发明的有益效果:根据目标定位过程中目标点、像点和测量点的几何关系,利用Matlab算法计算出目标点的经纬度和高度,从而实现目标定位,有利于无人机目标定位成像的精度的提高。

    一种基于风格引导的泛化增强图像分类算法

    公开(公告)号:CN115578248A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211497758.1

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于风格引导的泛化增强图像分类算法,共由四部分组成:多源域特征提取模块用来提取训练集中每个源域的高维特征;特征风格转换模块通过迁移统计特征的均值和方差将所有训练数据的浅层特征风格分别定向迁移到各个源域中;特征分布距离统计模块在训练结束后累积统计各源域中不同类别的特征中心,用于和测试样本进行域匹配;在线自适应分类模块在训练阶段基于不同的域迁移方向生成不同的分类器,在测试阶段根据匹配到的源域风格选择最适合的分类器进行分类。本发明采用与数据发散相反的方法,将训练数据中的多源特征风格信息统一到一种风格上,并对未知域的测试数据经过一致的迁移方式,从而达到泛化增强的目的。

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