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跨场景高光谱图像域适应分类方法研究
作者:      发布时间:2023-11-20       点击数:
报告时间 2023年11月28日周二下午15:00-17:00 报告地点 数统学院203会议室
报告人 李照奎

报告名称:跨场景高光谱图像域适应分类方法研究

报告专家:李照奎 教授

专家所在单位:沈阳航空航天大学

报告时间:2023年1128日周二下午15:00-17:00

报告地点:数统学院203会议室

 

专家简介:

李照奎,男,博士,教授,硕士生导师。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:

    随着遥感技术的迅猛发展,高光谱遥感图像正向大数据方向发展,高光谱遥感图像数量的激增迫切需要对大量新图像进行精确分类。然而,高光谱遥感图像标记样本的获取异常困难,如何借助已标注源域图像快速实现未标注目标域图像的精确分类具有重要研究意义。域适应方法是实现跨域精确分类的有效方法,已经成为当前遥感领域的研究热点和前沿技术。本报告主要探究无监督域适应方法中的相关问题,针对如何缩减域间数据分布差异,分别提出了两种不同的域适应分类方法,并在相关跨场景数据集上取得了较好的效果。

 


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