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自适应网络遥感图像分类方法、计算机设备及存储介质
成果名称: | 自适应网络遥感图像分类方法、计算机设备及存储介质 | 关键字: | 区域 , 训练 , 图像 , 损失 , 判别 , 目标 , 分类 , 遥感 , 网络 , adrl | 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: | CN202110971318.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内领先 | 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: | 中国地质大学(武汉) | 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): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明提供了自适应网络遥感图像分类方法、计算机设备及存储介质,包括:获取待检测图像;将待检测图像输入至训练好的区域生成器,由区域生成器提取待检测图像中至少一个图像子区域作为目标区域,提取每个目标区域的信息度并根据信息度筛选目标区域,获得判别性区域;使用特征提取网络提取判别性区域的区域特征及待检测图像的全局特征,并对每个区域特征和全局特征进行自身适应性加权卷积变换获得第二变换特征;将第二变换特征输入至训练好的打分器,获得分类结果,可以减少遥感场景图像中冗余区域和噪声区域对网络分类性能的限制,有效地定位图像中判别性区域促进网络分类性能。
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唐厂
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