摘要
本发明提供了一种用于高光谱遥感场景分类的方法,其特征在于:包括数据收集处理模块、分类模型训练模块和高光谱遥感场景分类模块;所述方法包括:构建三个教师模型和一个学生模型的多教师‑学生模型框架,利用训练数据对三个教师‑学生模型进行训练,然后利用蒸馏技术将三个教师模型的知识传授给学生模型,使学生模型获得来自不同教师源的包括局部信息、全局信息和光谱信息等知识表示,并构建一个全面的知识系统,然后利用训练后的学生模型对新的高光谱遥感场景进行自动分类。采用本发明所述的方法对高光谱遥感场景分类,不仅提高了效率,还提高了精度和准确性。
技术关键词
遥感场景分类
分类模型训练
教师
学生
深度学习模型
数据
网络架构
模块
传播算法
蒸馏
逻辑
训练集
精度
基础
参数
框架
图像
通道
系统为您推荐了相关专利信息
数据对齐方法
卡尔曼滤波算法
异常数据
时间同步方法
数据对齐技术
特征点描述符
轮廓区域
图片
梯度方向直方图
坐标
防范系统
图像识别模块
声音采集模块
卷积神经网络提取特征
视频采集模块