一种基于深度迁移网络的高光谱图像分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度迁移网络的高光谱图像分类方法，该方法不仅基于CORAL从整体上对齐了两域的二阶统计量信息，适配了两域的全局分布。而且基于局部最大均值差异对齐了相关子领域的一阶统计量信息，适配了两域的局部分布。且所提方法能够提取目标域深层、具判别性特征，仅利用源域标记样本完成对目标域无标签样本的分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度迁移网络的高光谱图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494762A
申请号 ：
CN202111503748.X
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘晓敏桑顺孙兴建史珉王浩宇
申请人 ：
南通大学
申请人地址 ：
江苏省南通市崇川区啬园路9号
代理机构 ：
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
任志艳
优先权 ：
CN202111503748.X
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211210
申请日 : 20211210
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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