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多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法

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成果名称：	多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法	关键字：	分类 , 信息性 , 图像 , 遥感 , 网络 , 部件 , 场景 , gan , rreal , 生成器	应用行业：	制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	湖北省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202210350836.9	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	武汉科技大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	7.00	所属十强产业：

本发明提供了多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法，首先将场景数据集按比例随机划分成训练集和测试集；其次对数据集进行预处理，这些经过预处理之后的遥感场景图像数据即为真图；接着以随机初始化的方式获取多个潜在编码输入生成器网络以获得伪图；然后将真图、伪图联合输入到一个特征提取及联合定位模块，参与联合定位获得多个信息性部件；这些信息性部件用作多个潜在编码的更新接着利用全图特征和部件特征分别参与图像级分类和部件级分类，获得最优的分类模型；最后将测试集输入到最优定位网络和最优分类模型，获得最终的预测结果。本发明可以提高多个部件定位准确性和分类效果。