一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统

本发明公开了一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统，属于机器视觉技术领域，本发明旨在解决遥感图像标注成本高、样本稀缺以及传统深度学习模型在小样本条件下泛化能力不足的问题。本方法通过改进的MobileViT网络实现，包括在主体骨干结构中增加特征融合模块、在MobileNetV2模块中引入通道注意力机制以及在MobileViT模块中融合局部与全局特征。通过元训练集、元验证集和元测试集进行模型训练与测试，最终得到的小样本分类模型能够在仅需少量标注样本的情况下，快速适应新类别并实现高精度分类。