[发明专利]一种基于权重字典学习的小样本遥感目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010576615.4 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111860178B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 陈凯强;张跃;许光銮;张腾飞;戴威;王雅珊;周琳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于权重字典学习的小样本遥感目标检测方法及系统，所述方法获取待分类的遥感图像数据，将数据带入预先训练的目标检测模型中得到所述遥感图像对应的目标类别，所述目标检测模型利用小样本数据基于权重字典学习训练得到。所述方法采用权重字典学习的方式构建了轻量化的小样本遥感目标检测模型，可有效降低可学习参数数量，防止模型在小数据下训练时产生过拟合，提高了模型的小样本学习性能；又能很好的保留模型在源域上学习到的知识，避免了灾难性遗忘的问题。本发明提出的基于权重字典的遥感目标检测方法具有很好的通用性，可被用于改进其他的基于深度学习的遥感目标检测模型，提高它们的小样本学习能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 权重 字典 学习 样本 遥感 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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