【摘 要】
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针对高分影像场景类内差异性大、类间差异性小的问题,本文将度量学习应用到遥感影像场景分类中,提出了深度度量学习高分遥感影像场景分类方法(DMCNN)。该方法通过应用对比测度和中心聚类两个约束损失函数,使得在深度特征空间同类样本彼此靠拢,且围绕对应的类别中心异类样本彼此间远离,进而增加场景类别在特征空间的差异性和辨别性,提升高分遥感场景分类精度。试验结果表明,该方法可以明显提高深度特征的辨别能力,有效
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针对高分影像场景类内差异性大、类间差异性小的问题,本文将度量学习应用到遥感影像场景分类中,提出了深度度量学习高分遥感影像场景分类方法(DMCNN)。该方法通过应用对比测度和中心聚类两个约束损失函数,使得在深度特征空间同类样本彼此靠拢,且围绕对应的类别中心异类样本彼此间远离,进而增加场景类别在特征空间的差异性和辨别性,提升高分遥感场景分类精度。试验结果表明,该方法可以明显提高深度特征的辨别能力,有效地缓解了场景分类中相似场景图像之间的错分现象。
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