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基于深度自监督生成对抗的单通道高分辨SAR图像地物分类方法

摘要

一种基于深度自监督生成对抗的单通道高分辨SAR图像地物分类方法,上游自监督任务采用循环生成对抗网络进行多域图像风格转换任务,将不同属性的源域真实图像风格转换为目标属性的目标域生成图像;并使用对抗网络判别图像来自于源域还是目标域,同时提取图像的属性特征进行分类并对齐特征分布;在下游地物分类任务中,迁移上游训练良好的特征编码器作为预训练模型,使用少量有标记样本对分类模型进行微调;本发明通过上游自监督任务为下游地物分类任务提供训练良好且通用性好的特征编码器,缓解有监督训练样本缺乏、特征泛化性不足的缺陷,提升模型的分类性能。

著录项

  • 公开/公告号CN115565019A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202211380456.6

  • 申请日2022-11-04

  • 分类号G06V10/764;G06V10/20;G06V10/40;G06V10/82;

  • 代理机构西安智大知识产权代理事务所;

  • 代理人贺建斌

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2023-06-19 18:11:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-03

    公开

    发明专利申请公布

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