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摘要
一种用于高分遥感图像目标检测的核判别性损失函数确定方法,属于深度学习中遥感图像检测技术领域。本发明针对现有目标检测中损失函数在原来维度的特征空间中分离各类别特征,难以增强特征的非线性判别性的问题。包括对每一批次样本,基于初始化特征中心依次计算每个类别的特征中心相对于前一类别特征中心的增量,得到每个类别的特征中心；将每个类别的特征中心映射到希尔伯特空间,基于核函数计算希尔伯特空间中两两特征中心的距离平方；计算得到增强类间特征分离学习的权重项和增强类内特征聚合学习的权重项；再基于softmax交叉熵损失函数得到基于核技巧的判别损失函数。本发明用于高分遥感图像的目标检测中。
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