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针对遥感图像分类中数据集小以及数据集无标签等问题,利用深度迁移学习的思想,将迁移学习方法应用于神经网络训练中,以实现对遥感图像数据进行特征提取及分类。本文结合残差网络(RTN)和深度相关对齐方法(CORAL)将Alexnet模型迁移至遥感图像分类问题中,使得学习到的特征不仅具有可分类性,同时具备域不变性。通过与Deep CORAL和RTN算法对比,本文提出的算法具有更好的迁移效果。