基于嵌入平滑图神经网络的小样本遥感图像场景分类方法

摘要

本发明涉及一种基于嵌入平滑图神经网络的小样本遥感图像场景分类方法，属于遥感图像识别领域。该方法首先将场景图片输入到嵌入学习模块中，通过一个卷积神经网络提取场景嵌入特征；再将嵌入平滑引入到场景分类中，在无监督的情况下捕获嵌入特征之间的相似性与差异性，提高嵌入特征的可区分性，扩展决策边界，降低无关特征的影响；同时通过注意力机制采用任务级关系来构建图矩阵，将目标样本与任务中的所有样本关联起来，并在不同场景类别之间产生更具有分辨力的关系表示；然后根据样本间的内在联系构造图；标签匹配模块可以根据构造的图，通过直推式学习迭代生成测试集中样本的预测标签，直到得到最优解。本发明能够实现图像的精确分类。