首页> 中国专利> 基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法

基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明涉及一种基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法，通过使用Point‑wise卷积核，Depth‑wise卷积核和双loss构建轻量化网络模型，Point‑wise卷积核和Depth‑wise卷积核能够极大减少参数数量，降低网络训练过程中对训练样本的需求；双loss策略可以将深度特征空间更加可分，更利于在深度特征空间进行分类和聚类。此外，半监督近似秩序聚类算法能够选出更多有自信的伪标签，为网络训练效果的提升提供了更有利的条件。本发明实现了小样本条件下，高光谱图像深度特征和标签数据的自主提取，高精度的分类。

著录项

公开/公告号CN110009015A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-12

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学;
展开▼

申请/专利号CN201910225506.5
发明设计人李映;房蓓;张号逵;
展开▼

申请日2019-03-25
分类号
代理机构西北工业大学专利中心;
代理人刘新琼
地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号
入库时间 2024-02-19 12:04:31

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190325

实质审查的生效
2019-07-12

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法 [P] . 中国专利： CN110009015A . 2019-07-12
2. 基于不对称分解卷积网络的高光谱图像小样本分类方法 [P] . 中国专利： CN110222773A . 2019-09-10
3. A METHOD OF LIGHT WEIGHTED RANDOM FOREST CLASSIFICATION USING A SOFT TARGET LEARNING METHOD AND THE CLASSIFIER USING IT [P] . 韩国专利： KR102079381B1 . 2020-04-07

机译：一种基于软目标学习方法的轻量化随机森林分类方法及分类器
4. METHOD AND SYSTEM FOR DETECTION OF PEDESTRIAN CROSSING USING A METHOD OF LIGHT WEIGHTED RANDOM FOREST CLASSIFICATION BY A SOFT TARGET LEARNING METHOD [P] . 韩国专利： KR20190100518A . 2019-08-29

机译：一种基于软目标学习方法的轻量化随机森林分类方法的人行横道检测方法及系统
5. A METHOD OF LIGHT WEIGHTED RANDOM FOREST CLASSIFICATION USING A SOFT TARGET LEARNING METHOD AND THE CLASSIFIER USING IT [P] . 韩国专利： KR20190095847A . 2019-08-16

机译：一种基于软目标学习方法的轻量化随机森林分类方法及分类器