一种基于稠密特征分组蒸馏的缺失模态地物分类方法
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种基于稠密特征分组蒸馏的缺失模态地物分类方法。所述方法采用基于特权模态的稠密自适应分组蒸馏网络，该网络从训练集中所有可用模态中学习丰富的特权信息，并在训练集和模式稀缺的测试集中提高学习能力。缓解了不同模态之间的异质差距并传递特权信息，IG‑FGM将多模态特征分解为共享模态和专用模态组件，以实现分组蒸馏。为了实现多种模式的渐进式混合，将IG‑FGM插入到教师网络的不同层中；MS‑ADL策略突出了层次特征蒸馏和组件蒸馏的重要性。MS‑ADL策略使多次损失的权重随着训练过程不断变化。该方法的网络结构可以在测试过程中某一源遥感数据缺失的情况下生成地物地图，提高多模态地物分类效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于稠密特征分组蒸馏的缺失模态地物分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373133A
申请号 ：
CN202210023712.X
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
雷琳李骁孙浩唐涛赵凌君张思乾
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
长沙国科天河知识产权代理有限公司
代理人 ：
唐品利
优先权 ：
CN202210023712.X
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/764 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220110
申请日 : 20220110
2022-04-19 ：
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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