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基于自学习半监督深度神经网络高分影像场景分类方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-094-7404-1523
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V20/10;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供了一种基于自学习半监督深度神经网络高分影像场景分类方法,该方法主要包括:S1数据准备;S2高分辨率遥感影像场景分类深度网络预训练;S3深度卷积神经网络半监督再训练;S4利用步骤S3得到的网络进行高分辨率遥感影像场景推断。该基于深度卷积神经网络高分影像场景分类方法,针对高分辨率遥感影像场景分类中面临的标注数据获取困难导致的模型训练困难问题,本发明提出了一种自学习半监督深度网络模型训练方法,有效地提升了有限标注样本下高分辨率遥感影像场景分类精度。
附件下载:  (原始资料备查)

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