一种基于SAR图像的图像分类模型训练方法及装置
公开
摘要
本发明提供一种基于SAR图像的图像分类模型训练方法及装置，针对同一目标以相同角度获取多源图像，包括SAR、红外、可见光图像及对应的图像分类数据，通过训练基于红外和可见光图像的辅助神经网络获得的“红外‑可见光特征”，来辅助训练基于SAR图像的图像分类模型，其中，红外、可见光图像仅在训练过程中作为辅助模态，而实际应用中网络的输入为SAR单模态图像。本发明使用多任务学习的方法，提高了基于SAR图像的图像分类的精度，提供了一种解决单模态SAR图像在实际应用中局限性的方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于SAR图像的图像分类模型训练方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612729A
申请号 ：
CN202210340575.2
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
薛梦凡杨岗郑建楠彭冬亮贾士绅陈怡达宋怡然
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202210340575.2
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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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