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公开(公告)号：CN115410088B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211235431.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/043 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟分类器的高光谱图像领域自适应方法，其用于无监督高光谱图像分类任务。首先，通过基于空‑谱近邻图的图卷积网络来提取高光谱图像的领域不变特征；然后，构建一个基于特征相似性度量的虚拟分类器来输出目标域样本的类别概率；此外，通过最小化真实和虚拟分类器之间的分歧，以使不同领域但具有相似特征的像素被分为同一个类别；最后，通过构造一个软原型对比损失并将其最小化，以对齐不同领域特征相似的样本且使不相似的样本互相远离。
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