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摘要
本发明提供了多成分GAN重建的遥感图像场景分类方法,首先将场景数据集按比例随机划分成训练集和测试集；其次对数据集进行预处理,这些经过预处理之后的遥感场景图像数据即为真图；接着以随机初始化的方式获取多个潜在编码输入生成器网络以获得伪图；然后将真图、伪图联合输入到一个特征提取及联合定位模块,参与联合定位获得多个信息性部件；这些信息性部件用作多个潜在编码的更新接着利用全图特征和部件特征分别参与图像级分类和部件级分类,获得最优的分类模型；最后将测试集输入到最优定位网络和最优分类模型,获得最终的预测结果。本发明可以提高多个部件定位准确性和分类效果。
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