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摘要：本发明公开了一种长尾分布细粒度飞机识别方法，包括：设计动态特征幻觉模块，基于动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强特征空间中尾部类别的表示，得到长尾分布尾部类别样本数据；设计对比学习模块，基于对比学习模块通过最大化类间距离和最小化类内距离提取长尾分布尾部类别样本数据的判别特征，根据判别特征对遥感图像中飞机目标的细粒度目标进行检测，获得检测结果。本发明通过动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强了特征空间中尾部类别的表示，通过最大化类间距离和最小化类内距离来提取判别特征，实现了对飞机的准确识别。
主权项：1.一种长尾分布细粒度飞机识别方法，其特征在于，包括：设计动态特征幻觉模块，基于所述动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强特征空间中尾部类别的表示，得到长尾分布尾部类别样本数据；设计对比学习模块，基于所述对比学习模块通过最大化类间距离和最小化类内距离提取所述长尾分布尾部类别样本数据的判别特征，根据所述判别特征对遥感图像中飞机目标的细粒度目标进行检测，获得检测结果。
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百度查询： 安徽大学 中国电子科技集团公司第三十八研究所 一种长尾分布细粒度飞机识别方法
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