基于不对称分解卷积网络的高光谱图像小样本分类方法

摘要

本发明涉及一种基于不对称分解卷积网络的高光谱图像小样本分类方法，首先，构建不对称分解三维卷机网络模型，从多个不同传感器采集的预训练高光谱图像数据中提取所有有标注的样本构建混合了多个高光谱图像样本的预训练数据，并利用预训练数据对构建的网络模型进行预训练。之后，将经过预训练的模型迁移到目标高光谱图像数据上来，从目标高光谱图像数据中提取少量有标注的样本作为训练数据，并对迁移后的模型进行微调。最后，利用经过微调的网络模型对整个目标高光谱图像数据集进行分类。与现有的基于深度学习的高光谱图像分类方法相比，网络模型更深，精度更高，且参数量更少。