基于权重动态变形和双重网络自我验证的遥感影像分类方法

目前主流的神经网络在面对复杂多样的地物目标时难以精确区分,同时样本数量少、弱监督条件也容易为神经网络带来大量噪声与错误.为此,在分析遥感影像的地物特点后,提出一种基于权重动态变形的双重网络遥感影像分类方法,通过构架灵活、简易却有效的权重动态变形结构,构建经过改进的分类网络与目标识别网络,形成双网络对照的自我验证,从而提高学习性能、修复误差、增补遗漏、提高分类精度.实验结果表明,所提方法在容易实施的基础上,表现出更强的地物认知能力和更强的噪声抵抗能力,即其能够适应各种遥感影像的分类任务,具有较为广阔的应用潜力.