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面向小样本的遥感影像目标识别技术
面向小样本的遥感影像目标识别技术
作者:
张萌月
陈金勇
王港
王敏
帅通
孙康
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模式识别
小样本
遥感目标识别
度量学习
阶段式训练
摘要:
为了解决深度学习方法网络模型在小样本遥感图像目标识别场景下过拟合、性能急剧下降等问题,设计了基于度量学习的小样本目标识别方法RS-DN4.在度量模块中选择前k个具有代表性的特征进行目标相似度的计算;引入元学习中阶段式训练理念,执行上万次任务级迭代训练;基于互联网开源遥感影像数据集和自有遥感影像数据集,构建了一套包含21类不同遥感目标切片数据的多尺度、多分辨率的遥感影像数据集RSD-FSC,并据此进行RS-DN4方法的实验验证.结果表明:针对新类小样本目标,当训练样本分别只有1,5和10个时,平均识别准确率可分别达到59.13%,82.55%和87.80%,相对于其他方法,RS-DN4在遥感图像小样本目标识别中具有识别准确率高、泛化能力强等优势.RS-DN4方法实现难度适中,在小样本遥感目标检测识别领域的工程应用场景中具有推广应用价值.
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文献信息
篇名
面向小样本的遥感影像目标识别技术
来源期刊
河北工业科技
学科
关键词
模式识别
小样本
遥感目标识别
度量学习
阶段式训练
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
信息专栏|Special Column on Information
研究方向
页码范围
116-122
页数
7页
分类号
TP75
字数
语种
中文
DOI
10.7535/hbgykj.2021yx02008
五维指标
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模式识别
小样本
遥感目标识别
度量学习
阶段式训练
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北工业科技
主办单位:
河北科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1008-1534
CN:
13-1226/TM
开本:
大16开
出版地:
河北省石家庄市裕华东路70号
邮发代号:
18-327
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
2570
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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