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本发明提供了一种遥感图像场景分类方法,属于图像分类技术领域,包括利用旧类遥感图像数据vt作为训练数据对遥感图像场景分类模型进行训练,得到训练好的遥感图像场景分类模型Ft‑1;将适用于新的图像分类任务的特征提取网络模块和Ft‑1的特征提取网络模块进行拼接,得到新的遥感图像场景分类模型Ft;在不平衡的数据集上对Ft进行训练,在Ft训练期间:在将vt输入Ft时Ft的输出和将Dt输入Ft时Ft的输出中添加比例因子,调整比例因子减轻Ft的分类偏差;利用线性分类器和知识蒸馏技术使得新模块进一步学习旧类别。该
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116824262 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310824461.X G06V 10/40 (2022.01) (22)申请日 20
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