基于各类特征对齐迁移网络的多时相遥感图像分类
摘要
摘要: 为了在目标域遥感图像不存在标记数据的情况下实现自动分类，论文提出一种基于特征对齐的迁移网络.网络以各类类心对齐和协方差对齐作为迁移策略，全面描述域间各类别之间的对应关系，实现知识迁移.另外，网络采用线性修正单元作为激活函数，能够产生稀疏特征，提高分类效果.该迁移网络能够同时获得对齐的特征和自适应分类器，不需要目标域的标记数据，实现无监督迁移学习.在多时相的Hyperion高光谱遥感图像和WorldView-2多光谱遥感图像上的实验结果证明了该迁移网络的有效性. 关键词: 迁移网络 / 分类 / 各类特征对齐 / 遥感
引用本文（GB/T 7714）
Yan Guo, Jiazhen Song, Ma Li, 等. 基于各类特征对齐迁移网络的多时相遥感图像分类[J]. Earth Science-Journal of China University of Geosciences, 2021.
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