關(guān)聯(lián)子域?qū)R網(wǎng)絡(luò)的跨域高光譜圖像分類

摘要： 目的 近年來，深度網(wǎng)絡(luò)成功應(yīng)用于高光譜圖像分類。然而，難以獲取充足的標(biāo)記數(shù)據(jù)大大限制了深度網(wǎng)絡(luò)的充分訓(xùn)練，進而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)對高光譜圖像的分類能力下降。為解決以上困難，提出一種關(guān)聯(lián)子域?qū)R網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像遷移分類方法。方法 基于深度遷移學(xué)習(xí)方法，通過對兩域分布進行多角度、全面領(lǐng)域適應(yīng)的同時將兩域分類器進行差異適配。一方面，利用關(guān)聯(lián)對齊從整體上對齊了兩域的二階統(tǒng)計量信息，適配了兩域的全...