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申请/专利权人：中南民族大学;阿拉山口市科学技术局
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的多视角遥感场景分类方法、设备及装置，本发明通过基于预设GLS‑HBP模型对图像处理后的影像集合进行多视角场景特征识别，获得场景特征识别结果，预设GLS‑HBP模型是基于HBP网络模型结合GAM注意力机制和基于标签平滑的损失函数训练获得的改进的全局注意力机制的双线性特征融合模型，标签平滑的损失函数是指用于多类别分类的交叉熵损失函数；根据场景特征识别结果对遥感影像集对应的场景进行分类，获得目标场景类型，本发明通过引入标签平滑的交叉熵损失函数减少类间相似性对特征表示的影响，避免相似的物类别分类时存在过拟合的隐患，进一步提高算法的分类性能。
主权项：1.一种基于特征融合的多视角遥感场景分类方法，其特征在于，所述基于特征融合的多视角遥感场景分类方法包括以下步骤：对采集的遥感影像集进行图像预处理，获得处理后的影像集合；基于预设GLS-HBP模型对所述处理后的影像集合进行多视角场景特征识别，获得场景特征识别结果，所述预设GLS-HBP模型是基于HBP网络模型结合GAM注意力机制和基于标签平滑的损失函数训练获得的改进的全局注意力机制的双线性特征融合模型，所述标签平滑的损失函数是指用于多类别分类的交叉熵损失函数；根据所述场景特征识别结果对所述遥感影像集对应的场景进行分类，获得目标场景类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南民族大学 阿拉山口市科学技术局 基于特征融合的多视角遥感场景分类方法、设备及装置
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