【摘 要】
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针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法.首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次,引入特征融合思想,将浅层特征与深层特征进行融合,从而减少特征损失;最后,在生成对抗网络的判别器中加入结合门控的注意力模块,以增强特征判别能力.在EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提取判别力更强的特征,提高半监督分类性能.
【机 构】
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重庆邮电大学 空间大数据智能技术重庆市工程研究中心,重庆 400065;重庆邮电大学 空间大数据智能技术重庆市工程研究中心,重庆 400065;南阳理工学院 计算机与软件学院,河南 南阳 473000
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针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法.首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次,引入特征融合思想,将浅层特征与深层特征进行融合,从而减少特征损失;最后,在生成对抗网络的判别器中加入结合门控的注意力模块,以增强特征判别能力.在EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提取判别力更强的特征,提高半监督分类性能.
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