一种用于异构SAR图像目标分类的域泛化方法

本发明提供提出的一种用于异构SAR图像目标分类的域泛化方法，步骤一：定义源域数据集，为每个源域数据集设计特定的专家适应线索来执行域适应，优化每个源域的特征，设置目标函数，以准备寻找最佳方向的提示；步骤二：通过基于交叉注意力机制确定所有专家权重的平均值，为每个输入图像创建目标域特定的样本线索，使用两个独立的可训练编码器，一个用于输入图像，另一个用于预训练的专家，训练两个嵌入网络并混合专家提示，从而使输出达到最佳方向。对比实验表明，与最先进方法相比，该方法具有较高的分类精度。