一种基于高光谱快照压缩的图像描述生成方法及系统

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一种基于高光谱快照压缩的图像描述生成方法及系统
申请号:CN202410862576
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118710739A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于高光谱快照压缩的图像描述生成方法及系统,方法:收集获取高光谱图像,建立训练数据集和测试数据集;对高光谱数据集进行压缩处理,获得压缩测量图像;搭建深度网络模型;使用压缩测量图像中的训练数据集对深度网络模型进行训练;利用教师网络优化学生网络的网络参数,通过损失函数对优化后的网络参数进行迭代更新;将压缩测量图像中的测试数据集输入至优化后的深度网络模型,得到图像编码,利用图像编码生成高光谱图像的描述。本发明在整体上提高了处理的效率,减少了存储和计算资源的需求,提高了处理的准确性,在整体上提高了从复杂高光谱数据中生成准确描述的能力,具有较好的实用意义。
技术关键词
深度网络模型 生成方法 快照 图像编码 卷积特征 教师 误差 数据收集模块 学生 网络优化 知识蒸馏方法 数据压缩 生成系统 文本 输入解码器 随机梯度下降 实验室设备
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