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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开一种遥感影像分类网络训练方法、遥感影像分类方法及产品，涉及图像分类技术领域，方法包括：获取遥感影像；利用SWINT模块，提取所述遥感影像的若干个不同尺寸的第一特征图；利用RESENT模块，提取所述遥感影像的若干个不同尺寸的第二特征图；利用融合模块，将若干个第一特征图和若干个第二特征图进行融合，得到融合特征图；利用上采样模块，对所述融合特征图进行上采样，得到输出特征图，并进行模型训练。本发明将SWINT模块提取全局特征的优势和RESENT模块提取局部特征的优势相结合，从而提高遥感影像分类的精度，并通过单独窗口计算的方式降低计算复杂度。
主权项：1.一种遥感影像分类网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取遥感影像；所述遥感影像带有类别标签；利用SWINT模块，提取所述遥感影像的若干个不同尺寸的第一特征图；在提取过程中将所述遥感影像的特征图划分为若干个不相交的区域，并在单独的窗口内进行计算；利用RESENT模块，提取所述遥感影像的若干个不同尺寸的第二特征图；所述第二特征图的数量与所述第一特征图的数量相同；利用融合模块，将若干个第一特征图和若干个第二特征图进行融合，得到融合特征图；利用上采样模块，对所述融合特征图进行上采样，得到输出特征图；根据所述输出特征图与所述类别标签训练所述SWINT模块和所述RESNET模块，得到遥感影像分类模型；所述遥感影像分类模型包括SWINT模块、RESENT模块、融合模块和上采样模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 遥感影像分类网络训练方法、遥感影像分类方法及产品
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