基于有监督对比学习的遥感图像场景分类

摘要

针对遥感场景图像中复杂背景以及类内多样性和类间相似性影响场景分类性能的问题,提出一种基于有监督对比学习的遥感场景分类方法。该方法包含判别性特征学习和线性分类两个阶段。在判别性特征学习阶段,引入有监督对比损失以拉近同类场景间的距离并增大不同类场景间的距离,提高类内多样性和类间相似性场景的判别能力;然后引入门控自注意模块对无用的背景信息进行过滤且聚焦关键场景区域,提高复杂背景的场景识别;最后引入一个预训练的Inception V3语义分支,把语义分支和原始模型提取的特征进行融合增强特征判别能力,以提高场景分类的整体性能。线性分类阶段通过对特征学习阶段训练的模型进行微调获得分类结果。在AID和NWPU-RESISC45数据集上的综合实验证明了所提方法的有效性。