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基于域对抗与自监督的多源遥感影像迁移学习方法

基本信息

申请号	CN202110787876.5	申请日	-
公开（公告）号	CN113486827A	公开（公告）日	2021-10-08
申请公布号	CN113486827A	申请公布日	2021-10-08
分类号	G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	曹金;张效康;文枚金;苏含坤;杨庆楠	申请（专利权）人	上海中科辰新卫星技术有限公司
代理机构	上海统摄知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	杜亚
地址	201306上海市浦东新区南汇新城镇环湖西二路888号C楼
法律状态	-

摘要

本发明涉及一种基于域对抗与自监督的多源遥感影像迁移学习方法，深度学习模型在源域进行预训练后，再在基于域对抗训练与自监督训练的迁移学习框架中进行训练，将目标域的遥感影像数据输入到训练完成的深度学习模型中，输出目标域的预测结果；迁移学习框架包括域对抗训练模块与自监督训练模块；域对抗训练模块包括1个生成器和1个以上判别器；自监督训练模块包括信息熵计算模块和伪标签选取模块，信息熵计算模块用于计算每个样本预测结果的信息熵，伪标签选取模块用于根据每个样本预测结果的信息熵排序选取伪标签。本发明的方法有效解决了现有技术中存在的多源遥感影像模型迁移学习精度不高、自动化程度低、模型效果不稳定的问题，应用前景广阔。