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摘要
现有深度学习算法应用于Pol SAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是Pol SAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督Pol SAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅Pol SAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。
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