发明专利已授权

基于对比学习与子空间的小样本跨域高光谱图像分类方法

📄 申请号：CN202310979029.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2023-08-04

公开号

CN116977744B

公开日

2025-09-05

申请人

西安电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_58 , G06V10_774 , G06V10_44 , G06V10_776 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_0895 , G06N3_094 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

高光谱图像分类高光谱图像分类

应用场景

遥感测绘, 农业遥感, 环境监测, 地质勘探, 目标识别

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开一种基于对比学习与子空间的小样本跨域高光谱图像分类方法，主要解决常规方法嵌入特征信息利用率低、训练花费高及精度低的问题。其方案包括：获取高光谱数据集，划分源域与目标域获得训练集与测试集；构建映射层与特征提取器，利用其分别提取源域与目标域的嵌入特征以进行子空间分类与对比学习；构建域鉴别器，计算源域与目标域的域鉴别损失、空间损失及对比损失的总损失；利用训练集通过反向传播对特征提取器进行迭代训练，直到总损失函数收敛；将测试集输入到训练好特征提取器，得到的分类结果。本发明提高了分类器的辨别能力强和分类精度，提升了嵌入特征信息的利用率，减小了训练花费，可用于资源勘探、森林覆盖和灾害监测的地物分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于图注意力和多兴趣提取的会话推荐方法

当前第 / 件

基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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