一种开放环境遥感图像分类网络训练方法及应用方法

本发明提供了一种开放环境遥感图像分类网络训练方法及应用方法，涉及图像识别技术领域，其方法包括：对目标域样本进行分类预测得到各目标域样本的概率分布，根据概率分布确定初始伪标签，对初始伪标签迭代自适应加权优化得到去噪伪标签；根据源域样本确定源域损失，根据目标域样本确定目标域样本的对比损失，根据概率分布和去噪伪标签确定目标域样本的一致性损失，根据概率分布进行已知类和未知类对抗确定类别对抗损失，迭代训练遥感图像分类网络。本发明通过已知类与未知类的对抗训练提高模型对已知类和未知类的分离效果，通过一致性学习和对比学习挖掘目标域更鲁棒的可利用判别信息，提高对未知类的识别能力，进而提高模型泛化能力。