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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：本发明公开了基于正则化掩膜自动编码器的半监督高光谱图像分类方法，包括：获取原始高光谱图像，基于原始高光谱图像，得到原始预训练样本；对所述原始预训练样本进行不同尺度网格的划分，得到第一图像块及第二图像块，通过正则化掩膜自动编码器对第一图像块及第二图像块对进行重构，并根据重构结果对正则化掩膜自动编码器，得到预训练好的正则化掩膜自动编码器；对预训练好的正则化掩膜自动编码器的编码器后添加用于全连接层，通过有标签样本对添加全连接层的解码器进行训练调优，得到分类模型，通过分类模型对待分类高光谱图像进行分类，得到高光谱图像分类结果，本发明能够从大量无标签样本中学习到可判别的模式并获得高性能的分类结果。
主权项：1.基于正则化掩膜自动编码器的半监督高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：获取原始高光谱图像，基于原始高光谱图像，得到原始预训练样本；对所述原始预训练样本进行不同尺度网格的划分，得到第一图像块及第二图像块，其中所述第一图像块的尺寸小于第二图像块；对所述第一图像块进行处理并随机掩膜，得到预编码图像块嵌入和被掩膜图像块嵌入；构建正则化掩膜自动编码器，其中正则化掩膜自动编码器包括编码器、解码器及InducedTransformer结构；通过编码器对预编码图像块嵌入进行编码，得到编码特征，基于编码特征，通过InducedTransformer对第二图像块进行重构，得到诱导重建结果；基于编码特征，通过解码器对所述被掩膜图像块嵌入进行重构，得到掩膜重建结果；根据诱导重建结果及掩膜重建结果对正则化掩膜自动编码器进行损失函数计算，得到损失值，根据所述损失值对所述正则化掩膜自动编码器进行优化，得到预训练好的正则化掩膜自动编码器；对预训练好的正则化掩膜自动编码器的编码器后添加用于全连接层，通过有标签样本对添加全连接层的解码器进行训练调优，得到分类模型；获取待分类高光谱图像，通过分类模型对待分类高光谱图像进行分类，得到高光谱图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 基于正则化掩膜自动编码器的半监督高光谱图像分类方法
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