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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于遥感图像时间不变性的无监督神经网络，包括如下构建步骤：在整个模型中，构建了特征提取模组，通过特征提取器将图形数据转化为特征向量；对于同地区不同时间节点获得向量采用基于集群分拣的方式来构建，其目标是对来自特征模块的同一地区，不同时间节点进行集群分析，以降低模型对时序变化的注意力；采用传统的对比学习方法进行构建，保持自我不变，同时将两个时间节点求和平均以得到新值，然后计算图像的两个增强版本间的相似性。本发明让轻量级的编码器网络提高对遥感图像特征的识别，同时能够忽略和综合遥感图像中低频和高频部分的区别，做到忽略其中基于时间不变化的特征以此来提高编码器对遥感图片的识别准确率。
主权项：1.一种基于遥感图像时间不变性的无监督神经网络，其特征在于，包括如下构建步骤：步骤1：在整个模型中，构建了特征提取模组，通过特征提取器将图形数据转化为特征向量；步骤2：在使用编码器获得特征向量后，对于同地区不同时间节点获得向量采用基于集群分拣的方式来构建，其目标是对来自特征模块的同一地区，不同时间节点进行集群分析，以降低模型对时序变化的注意力；步骤3：采用传统的对比学习方法进行构建，保持自我不变，同时将两个时间节点求和平均以得到新值，然后利用余弦相似性来计算图像的两个增强版本间的相似性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于遥感图像时间不变性的无监督神经网络
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