多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备
摘要:
本申请提供多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备,属于图像处理技术领域,其中,分类模型包括特征生成网络和地物分类器,特征生成网络用于提取多源湿地遥感数据的共性特征和特异性特征,训练方法包括:将判别器和特征生成网络进行至少一轮交替训练,在判别器训练阶段最小化判别器损失函数,使判别器能够对共性特征进行模态分类;在特征生成网络训练阶段最大化判别器损失函数,共性特征和特异性特征线性独立。通过对抗学习保证共性特征不能被模态分类器区分,同时特异性特征与共性特征线性独立,与特异性特征优势互补,一定程度避免了多源特征的冗余性。
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