基于循环提示的小样本域泛化高光谱图像分类方法及相关装置

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基于循环提示的小样本域泛化高光谱图像分类方法及相关装置
申请号:CN202510491813
申请日期:2025-04-18
公开号:CN120356003A
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明属于图像分类技术领域,公开了一种基于循环提示的小样本域泛化高光谱图像分类方法及相关装置;其中,所述基于循环提示的小样本域泛化高光谱图像分类方法包括构建并训练由映射层和基于曼巴转换器的网络,构成高光谱图像分类网络,构建复合源域损失函数并对高光谱图像分类网络进行训练,得到训练后的高光谱图像分类网络,构建目标域分类损失函数,冻结训练后的高光谱图像分类网络中基于曼巴转换器的网络,对训练后的高光谱图像分类网络中的映射层进行训练,得到训练映射层后的高光谱图像分类网络,进而得到高光谱图像分类结果和高光谱图像分类图;本发明能够有效地捕获基本的光谱空间信息,增强模型的泛化能力。
技术关键词
图像分类网络 高光谱图像分类 转换器 数据 样本 状态空间模型 图像分类技术 卷积模块 融合特征 可读存储介质 矩阵 处理器 参数 注意力机制 学习器 提示器
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