公开(公告)号：CN117689958A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410019476.3

申请日：2024-01-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈富阳 ,  秦安勇 ,  李怡峥 ,  杨烽 ,  高陈强

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于子空间网络的少样本遥感场景分类方法包括：根据遥感场景图像数据集中遥感场景图像的类别将遥感场景图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；根据划分好的训练集、验证集和测试集构建训练任务、验证任务和测试任务；建立基于子空间网络的少样本遥感场景分类模型，根据构建的训练任务设置损失函数；根据设置的损失函数，利用基于任务的元学习训练策略对基于子空间网络的少样本遥感场景分类模型进行元训练，在训练的同时，通过验证任务对基于子空间网络的少样本遥感场景分类模型进行元验证，保存性能最佳的模型，训练和验证过程完成后，通过测试任务对保存的性能最佳的模型进行元测试；本发明具有更好的分类性能和更高的稳定性。