公开(公告)号：CN116597236A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310782208.2

申请日：2023-06-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 马晓瑞 ,  哈林 ,  王洁 ,  王洪玉

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/58 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法，属于遥感图像处理与应用技术领域，本发明设计防止神经网络过拟合的目标函数优化源域模型，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重，起到抑制过拟合的效果。源域模型迁移到目标数据，对目标函数进行调整，使目标域特征输出具有个别的确定性和全局的多样性。同时为了防止目标域数据可能在一定程度上与错误源域匹配，因此使用伪标签技术进行模型训练。本发明只利用源域模型不需要存储利用源域数据，将分类模型迁移到目标域数据，提供了一种有效的高光谱图像无源迁移分类解决方案。