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申请/专利权人：湖北珞珈实验室

摘要：本发明提供了一种开放环境遥感图像分类网络训练方法及应用方法，涉及图像识别技术领域，其方法包括：对目标域样本进行分类预测得到各目标域样本的概率分布，根据概率分布确定初始伪标签，对初始伪标签迭代自适应加权优化得到去噪伪标签；根据源域样本确定源域损失，根据目标域样本确定目标域样本的对比损失，根据概率分布和去噪伪标签确定目标域样本的一致性损失，根据概率分布进行已知类和未知类对抗确定类别对抗损失，迭代训练遥感图像分类网络。本发明通过已知类与未知类的对抗训练提高模型对已知类和未知类的分离效果，通过一致性学习和对比学习挖掘目标域更鲁棒的可利用判别信息，提高对未知类的识别能力，进而提高模型泛化能力。

主权项：1.一种开放环境遥感图像分类网络训练方法，其特征在于，包括：获取遥感图像数据集，并对所述遥感图像数据集进行样本增强得到源域样本和目标域样本；其中，所述遥感图像数据集包括已标注遥感图像和未标注遥感图像，所述目标域样本包括弱增强样本、扰动样本和强增强样本，所述并对所述遥感图像数据集进行样本增强得到源域样本和目标域样本，包括：获取已标注遥感图像和未标注遥感图像；对所述已标注遥感图像进行图像弱增强得到源域样本；对所述未标注遥感图像进行图像弱增强得到弱增强样本，对所述弱增强样本进行特征扰动得到扰动样本，对所述未标注遥感图像进行图像强增强得到强增强样本；其中，所述图像弱增强包括图像翻转和图像裁剪，所述图像强增强包括图像旋转、图像遮挡和颜色抖动，所述特征扰动包括信道丢弃；将所述遥感图像数据集输入初始遥感图像分类网络，对所述目标域样本进行分类预测得到各目标域样本的概率分布，根据所述弱增强样本的概率分布确定初始伪标签，根据所述初始伪标签确定类原型；对所述弱增强样本进行特征提取得到弱增强样本特征，根据所述弱增强样本特征和所述类原型确定所述弱增强样本特征和所述类原型之间的距离权重；根据所述距离权重并基于指数移动平均策略更新所述类原型，根据所述距离权重迭代优化所述初始伪标签得到去噪伪标签；根据所述源域样本确定源域损失，根据所述目标域样本确定所述目标域样本的对比损失，根据所述概率分布和所述去噪伪标签确定所述目标域样本的一致性损失，根据所述概率分布进行已知类和未知类对抗确定类别对抗损失，迭代训练所述初始遥感图像分类网络直至各损失函数收敛，得到训练完备的遥感图像分类网络。

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权利要求：

百度查询： 湖北珞珈实验室 一种开放环境遥感图像分类网络训练方法及应用方法