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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开了一种基于对比学习和马氏距离域适应的小样本高光谱图像分类方法，涉及遥感影像应用技术领域，包括以下步骤：S1：准备Chikusei和theUniversityofPaviaUP两个数据集，选择Chikusei作为源域数据集，选择theUniversityofPaviaUP作为目标域数据集；S2：将源域数据集和目标域数据集分别向映射块输入维度9x9xch1和9x9xch2的高光谱立方体，本发明通过采用元学习的episode训练策略，在源域数据集中对模型进行训练，使其掌握一定的学习能力和分类经验知识，随后将源域中提取的丰富知识有效地迁移到目标域分类任务中，以解决目标域中标记样本稀缺的难题，在目标域样本非常有限的情况下，例如只有几十到几百个样本，仍然能够实现超越全监督分类的精度，展现出其强大的泛化能力和实用价值。
主权项：1.一种基于对比学习和马氏距离域适应的小样本高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准备Chikusei和theUniversityofPaviaUP两个数据集，选择Chikusei作为源域数据集，选择theUniversityofPaviaUP作为目标域数据集；S2：将源域数据集和目标域数据集分别向映射块输入维度9x9xch1和9x9xch2的高光谱立方体，其中ch1，ch2分别为高光谱数据集的光谱波段，共同变成结果为9x9x100的Ms和Mt；S3：将维度变成9x9x100的高光谱立方体分别输入各自的SPRM模块，经过SPRM模块的HSI立方体维度不变，还是9x9x100，结果分别为Ss和St；S4：将源域的Ss和St交替输入到特征提取网络F中，分别得到源域特征Fs和Ft；S5：对源域特征Fs和Ft进行类别级对比学习，旨在衡量输入小样本任务中嵌入空间内各个patch之间的对比关系，遵循监督式对比学习的方法，生成源域或目标域的对比损失函数Lcon；S6：利用MDDA模块对源域和目标域进行处理，得到随机多线性映射的结果，将该结果作为域判别器的输入，预测输入是目标域数据还是源域数据，最终实现对跨域小样本高光谱图像的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种基于对比学习和马氏距离域适应的小样本高光谱图像分类方法
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