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公开(公告)号：CN119206322A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411242066.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于特征域增强的跨域遥感图像分类方法及系统，该方法包括：1）提取原始特征，提取遥感图像特征；2）对提取的原始申请特征中任一两个特征执行显著性引导优化；3）将两个优化后的特征进行特征域增强，以创建新的特征和相应的标签；4）将步骤3）中创建的新的特征和相应的标签输入分类器进行分类。本发明通过混合显著性引导的特征生成新特征和相应标签，显著增加源域数据在特征空间的数量和多样性，从而提高了模型的泛化能力，并在未见目标域上表现出色，使用显著性引导优化模块提炼基线网络提取的深度特征，以强调重要区域，实施特征域增强来混合优化后的特征及其标签，以产生分类器的新样本。
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