典型文献
基于GAN的半监督遥感图像场景分类
文献摘要：
针对遥感图像背景复杂及有监督场景分类算法无法利用无标签数据的问题,提出一种基于生成对抗网络的半监督遥感图像场景分类方法.首先,引入谱归一化残差块代替传统生成对抗网络中的二维卷积,利用残差块的跳跃连接解决梯度消失问题;其次,引入特征融合思想,将浅层特征与深层特征进行融合,从而减少特征损失;最后,在生成对抗网络的判别器中加入结合门控的注意力模块,以增强特征判别能力.在EuroSAT和UC Merced数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提取判别力更强的特征,提高半监督分类性能.
文献关键词：
遥感图像;场景分类;半监督;生成对抗网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
夏英;李骏垚;郭东恩
作者机构：
重庆邮电大学 空间大数据智能技术重庆市工程研究中心,重庆 400065;南阳理工学院 计算机与软件学院,河南 南阳 473000
文献出处：
引用格式：
[1]夏英;李骏垚;郭东恩-.基于GAN的半监督遥感图像场景分类)[J].光子学报,2022(03):28-39
A类：
B类：
GAN,遥感图像场景分类,有监督,分类算法,法利,无标签数据,生成对抗网络,分类方法,谱归一化,残差块,传统生成,二维卷积,跳跃连接,梯度消失,特征融合,融合思想,深层特征,特征损失,判别器,门控,注意力模块,EuroSAT,UC,Merced,有效提取,半监督分类,分类性能,注意力机制
AB值：
0.378049
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