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摘 要:本发明公开了一种基于二次训练的高光谱图像分类方法及系统,涉及高光谱图像分类技术领域,通过Transformer分类模型进行有监督学习得到像素的高阶分类向量,构建与分类模型相同结构的二次训练模型,将像素块中的部分像素与中心像素输入模型,输出得到二次分类向量,根据高阶分类向量与二次分类向量之间差异作为损失,优化二次训练模型的参数,连接高阶分类向量与二次分类向量并输入线性分类模型,得到像素的分类概率。利用少量有标记数据微调线性分类模型,将待分类的像素分别利用训练好的Transformer分类模型、二次训练模型、线性分类模型,得到像素的分类概率,选择最大概率所在类别作为标签,即可实现高光谱图像分类。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410182358.4 | 专利名称: | 一种基于二次训练的高光谱图像分类方法及系统 |
申请日: | 2024-02-19 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市浦口区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-12-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118230023B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |