公开(公告)号：CN113762389A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111050504.0

申请日：2021-09-08

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 于纯妍 ,  宋梅萍 ,  黄佳慧 ,  王玉磊 ,  赵恩宇 ,  于浩洋 ,  张建祎

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于动态诊断的高光谱影像小样本分类方法，包括以下步骤：建立基于元学习的分类任务；构建特征提取网络和双分支边推导网络；利用建立的更新原则训练进行分类模型的训练；构建动态诊断策略为待分类样本分配标签。本发明使用少量的高光谱影像样本进行分类模型的训练，并利用动态诊断判别提升测试集的分类精度，采用双分支深度神经网络搭建特征提取网络用于提取特征及边推导网络用于空间相似性和光谱相似性度量，测试时构建动态诊断器，筛选出样本当前任务中符合高类内相似性和高类间差异性且光谱分支网络和空间分支网络的分类结果保持一致性的样本，进而提升分类性能。

公开(公告)号：CN113762389B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202111050504.0

申请日：2021-09-08

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 于纯妍 ,  宋梅萍 ,  黄佳慧 ,  王玉磊 ,  赵恩宇 ,  于浩洋 ,  张建祎

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于动态诊断的高光谱影像小样本分类方法，包括以下步骤：建立基于元学习的分类任务；构建特征提取网络和双分支边推导网络；利用建立的更新原则训练进行分类模型的训练；构建动态诊断策略为待分类样本分配标签。本发明使用少量的高光谱影像样本进行分类模型的训练，并利用动态诊断判别提升测试集的分类精度，采用双分支深度神经网络搭建特征提取网络用于提取特征及边推导网络用于空间相似性和光谱相似性度量，测试时构建动态诊断器，筛选出样本当前任务中符合高类内相似性和高类间差异性且光谱分支网络和空间分支网络的分类结果保持一致性的样本，进而提升分类性能。