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本发明公开了一种基于孪生网络的联合损失遥感图像分类方法,包括如下设计:1、删除深度卷积神经网络最后的分类部分;2、将微调后的深度卷积神经网络作为特征提取器;3、分别提取输入遥感图像对的深度特征;4、引入孪生网络的思想,构建两个权值共享的特征提取子网络;5、嵌入分类损失函数和度量学习损失函数计算特征量;6、联合优化分类损失和度量学习损失,完成遥感图像分类任务。本发明利用孪生网络结构,提取遥感图像对的特征,结合联合损失优化,增加了遥感图像特征的类内聚合性和类间分离性,不仅可以提高分类准确率,还可以增
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113033460 A
(43)申请公布日 2021.06.25
(21)申请号 202110383054.0
(22)申请日 2021.04.09
(71)申请人 昆明理工大学
地址
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