基于双向视觉语言提示的跨模态遥感图像分类域适应方法

本发明公开了基于双向视觉语言提示的跨模态遥感图像分类域适应方法，包括：1.获取一个含标注信息遥感源域数据集和一个无标注的遥感目标域数据集，并进行预处理；2.利用视觉语言大模型双向提示技术，分别调整视觉嵌入和文本嵌入；3.通过设计高效的跨域对齐损失来调整源域和目标域的视觉特征分布偏差，引导网络训练；4.训练模型，得到图像分类的最终结果。本发明克服了跨域图像分类问题，遥感源域图像和遥感目标域图像在跨模态场景下的分布差异较大问题；在跨模态场景中获得较高的分类准确率提升，具有较好的工程应用价值。