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子空間學習模式下的小樣本遙感圖像分類算法研究 
定 價：24 元
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9 7 6 8 5 7 8 5 0 6 2 4 1 讀者對象:本書可供從事深度學習、小樣本學習、圖像分類、遙感圖像處理等領(lǐng)域的科研工作者及高等院校師生參考
本書圍繞小樣本遙感圖像分類任務(wù)展開具體研究工作，研究過程采用改善圖像特征提取和分類器設(shè)計兩種不同的子空間學習模式，重點解決小樣本圖像分類任務(wù)中存在的由于預訓練特征提取器無法適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類別，導致提取的特征鑒別性不足以及含標簽樣本過少，帶來的樣本分布與實際數(shù)據(jù)分布存在偏差等問題。本書提出了系列的子空間學習算法，進一步改善小樣本遙感圖像分類性能，并在公有遙感數(shù)據(jù)集及自行構(gòu)建遙感數(shù)據(jù)集進行實驗測試、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、圖表分析和遙感實景圖片可視化展示。
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