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基于Few-shot学习的高光谱遥感图像分类方法研究
来源:永利集团88304官网      发布时间:2021-10-21       点击数:
报告时间 2021年10月22日19:00 - 21:00 报告地点 永利集团88304官网203学术报告厅
报告人 李照奎

报告名称:基于Few-shot学习的高光谱遥感图像分类方法研究

报告专家:李照奎

专家所在单位:沈阳航空航天大学

报告时间:2021年10月22日19:00 - 21:00

报告地点:永利集团88304官网203学术报告厅

专家简介:李照奎,男,博士,教授,硕士生导师。沈阳航空航天大学计算机学院科研副经理,辽宁省大数据产业校企联盟副秘书长。主要研究方向为人工智能与模式识别、计算机视觉与遥感图像处理。具体研究内容包括:高光谱遥感图像分类,深度学习与图像理解,迁移学习,Few-shot学习,图像检测与目标识别等。主持或参与国家、省级科研课题30余项,发表学术论文50余篇,授权发明专利5项。

报告摘要:基于深度学习的高光谱图像分类已取得巨大的成功,但深度学习方法需要大量的有标记训练样本,而标记样本的获取非常困难,需要花费极大的人力、物力和财力。在实际分类应用中,源域图像却往往有足够的有标记样本,但目标域图像往往只有极少量有标记样本,更具挑战的是目标域样本类别与源域样本类别并不尽相同。因此,如何借助拥有大量有标记样本的源域数据,实现只有极少量有标记样本的目标域数据的精准分类变得极为困难。Few-shot学习是实现少样本分类的有效方法。Few-shot分类借助元学习思想,提取源域数据中蕴含的通用信息(元知识),以实现目标域数据的精准分类。本报告将结合多类型源域数据,对基于Few-shot学习的高光谱遥感图像分类方法进行深入探讨。

邀请人:彭江涛

(审核:郑大彬)


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