遥感图像检索

作品数：71被引量：323H指数：10
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基于交叉量化和样本校正的自监督遥感图像检索
《郑州大学学报(工学版)》2025年第2期60-66,共7页潘丽丽 瞿栋梁 尹晶晶 马雪强 
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ31164);湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0195)
自监督遥感图像检索模型由于标签缺失导致使用错误的样本对进行学习,从而产生抽样偏差,影响图像表征的准确性,为此提出一种基于交叉量化和样本校正的自监督遥感图像检索模型(CQSC)。首先,为了降低数据存储和处理负载,将传统对比学习中...
关键词：遥感图像检索 对比学习 乘积量化 交叉学习 
面向遥感图像检索的自适应样本类型判别研究
《计算机科学与探索》2024年第11期2996-3005,共10页邵徽虎 葛芸 熊俊杰 余洁洁 
国家自然科学基金(42261070,41801288)。
遥感图像内容复杂,类别丰富,存在较多难以判别的图像,导致遥感图像检索性能不佳。为此,提出自适应样本类型判别方法(ASTD),将样本类型动态地分为简单样本、普通样本和困难样本,网络依据样本的类型进行不同程度的学习,从而有效提高特征...
关键词：遥感图像检索 样本类型 Swin Transformer 哈希 自适应判别 
基于深度旋转不变特征图哈希的遥感图像检索
《南京理工大学学报》2024年第4期434-441,共8页胡明浩 张博文 沈肖波 孙权森 
国家自然科学基金(62176126);江苏省自然科学基金(BK20230095);中央高校基本科研业务费专项资金(30921011210)。
哈希技术采用紧致哈希码表示数据,因其高效性被广泛应用于大规模遥感图像检索任务。受卫星观测影响,同一地物在不同遥感图像中呈现不同角度,导致检索性能下降。为解决该问题,该文提出深度特征图旋转不变哈希方法(DRIFMH),包括特征提取...
关键词：遥感图像检索 哈希 特征图 旋转不变性 
自适应膨胀和结构嵌入的非对称哈希遥感图像检索算法
《地球信息科学学报》2024年第8期1926-1940,共15页李强强 李小军 李轶鲲 杨树文 杨睿哲 
国家重点研发计划项目(2022YFB3903604);国家自然科学基金项目(42161069、41861055);中国博士后基金项目(2019M653795)。
随着遥感平台日新月异,遥感图像数量也呈指数级地增长,如何从遥感大数据中筛选出所需遥感图像,已成为遥感应用亟待解决核心问题之一。目前利用深度卷积神经网络获取图像深度特征被认为是图像检索中最为有效的方法。然而,由于其特征维度...
关键词：遥感图像检索 残差网络 深度哈希 非对称哈希 自适应膨胀 结构编码 多尺度特征 
基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法被引量：1
《计算机应用与软件》2024年第6期181-185,199,共6页张永梅 徐敏 李小冬 
国家自然科学基金项目(61371143);教育部科技发展中心“天诚汇智”创新促教基金项目(2018A03029)。
针对卷积神经网络对于多标签遥感图像特征提取能力弱、不能准确反映遥感图像多标签复杂性的问题,提出基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法。在特征提取阶段,以密集卷积神经网络模型为基础,在每个密集块(Dense Block)后添加C...
关键词：遥感图像检索 密集卷积神经网络 深度哈希 多标签 软匹配 
面向遥感图像检索的无监督哈希融合方法
《南昌航空大学学报（自然科学版）》2024年第1期43-51,共9页江文聪 王思佳 葛芸 
国家自然科学基金(42261070,41801288)。
遥感图像数据规模庞大,且大部分数据没有标注,因此能够独立于数据标注的无监督哈希算法更适用于遥感图像检索。本文提出了一种针对无监督哈希的融合方法,首先,通过随机游走算法得到遥感图像预训练特征之间的流形相似度,并结合特征之间...
关键词：遥感图像检索 无监督哈希 自适应融合 流形相似性 
遥感图像检索中上下文分段式多层感知机研究
《测绘科学》2023年第11期169-180,共12页熊俊杰 葛芸 邵徽虎 余洁洁 
国家自然科学基金项目(42261070,41801288)
针对遥感图像检索中特征难以准确表达遥感图像内容的问题,该文提出了一种面向遥感图像检索的上下文分段式多层感知机方法。该方法将卷积神经网络(CNN)中的全连接层替换为分段式多层感知机,使用分段和重建操作,不仅减少了参数数量,还提...
关键词：遥感图像检索 分段式多层感知机 特征融合 CNN 迁移学习 
融合图卷积网络与节点相似度的遥感图像检索被引量：1
《测绘科学》2023年第9期66-75,共10页叶发茂 吴坤霖 王孟瑶 朱晓颖 张任高 
江西省数字国土重点实验室开放基金项目(DLLJ201908);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室基金项目(MEMI-2021-2022-22);江西省自然科学基金项目(20202BABL202030);国家自然科学基金项目(41801288)。
针对如何充分利用图像之间的语义关系提高检索特征表征能力的问题,该文提出了基于融合节点注意力机制的图卷积神经网络的遥感图像检索特征提取模型。该模型通过聚合节点和其邻域节点的特征构建图像的图聚合特征,获取更好的遥感图像检索...
关键词：遥感图像检索 图卷积神经网络 节点注意力机制 类别权重 节点相似度准则 
基于深度多相似性哈希方法的遥感图像检索被引量：5
《计算机工程》2023年第2期206-212,共7页何悦 陈广胜 景维鹏 徐泽堃 
国家自然科学基金(32171777);黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GA20A301)。
哈希方法由于低存储、高效率的特性而被广泛应用于遥感图像检索领域。面向遥感图像检索任务的无监督哈希方法存在伪标签不可靠、图像对的训练权重相同以及图像检索精度较低等问题,为此,提出一种基于深度多相似性哈希(DMSH)的遥感图像检...
关键词：深度无监督学习 遥感图像检索 特征提取 哈希学习 伪标签 
基于三元采样图卷积网络的半监督遥感图像检索被引量：1
《电子与信息学报》2023年第2期644-653,共10页冯孝鑫 王子健 吴奇 
国家自然科学基金(U1933125)。
该文提出了一种基于三元采样图卷积网络的度量学习方法,以实现遥感图像的半监督检索。所提方法由三元图卷积网络(TGCN)和基于图的三元组采样(GTS)两部分组成。TGCN由3个具有共享权重的并行卷积神经网络和图卷积网络组成,用以提取图像的...
关键词：遥感图像检索 度量学习 图神经网络 半监督学习 
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