第３８卷第４期２０２３年８月遥感信息ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＶｏｌ．３８，Ｎｏ．４Ａｕｇ．，２０２３收稿日期：２０２２１１２５修订日期：２０２２１２２６基金项目：国家自然科学基金项目（６２０６３０２７１）；内蒙古科技计划项目（２０２０ＧＧ００４８）；内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目（ＮＪＹＴ２２０５７）；内蒙古自然基金项目（２０２３ＭＳ０６００１）；内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（２０２３ＲＣＴＤ０２８）。作者简介：邵利军（１９９８—），男，硕士研究生，主要研究方向为遥感图像数据增强。犈犿犪犻犾：ｓｈａｏｌｉｊｕｎ２＠１６３．ｃｏｍ通信作者：任彦（１９７７—），女，教授，主要研究方向为遥感图像处理。犈犿犪犻犾：ｒｅｎ０８３１＠ｉｍｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ基于犌犃犖的遥感图像协同数据增强方法邵利军，任彦，高晓文，戚忠涛（内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头０１４０１０）摘要：针对基于深度学习的分类模型在少样本训练时所遭受的梯度消失、过拟合问题，结合ＤＣＧＡＮ和ＳＲＧＡＮ特性，提出一种抑制过拟合、提升图像生成质量的ＤＳＧＡＮ协同数据增强算法。通过改进ＤＣＧＡＮ生成新的图像，使用改进ＳＲＧＡＮ对其进行超分辨率重构，二者协同得到新的超分辨率图像。首先，提出一种软标签函数，代替ＤＣＧＡＮ原始固定标签；其次，引入空洞卷积残差块作为ＳＲＧＡＮ判别器主结构，同时加入ＣＢＡＭ注意力机制实现权重的再分配；最后，在ＳＲＧＡＮ判别器中引入自适应平均池化，降低网络参数量。实验结果表明，使用标准数据集ＡＩＤ和ＲＳＯＤ，经ＭｏｂｉｌｅＮｅｔＶ２分类网络进行测验，ＤＳＧＡＮ数据增强方法相较于常规增强和ＤＣＧＡＮ增强方法有明显提高。在ＡＩＤ数据集上，准确率分别提升８．０１％、９．４９％。在ＲＳＯＤ数据集上，准确率分别提升４．７６％、１．４％。关键词：深度学习；生成对抗网络；数据增强；图像分类犱狅犻：１０．２００９１／ｊ．ｃｎｋｉ．１０００３１７７．２０２３．０４．０１０中图分类号：ＴＰ７５１文献标志码：Ａ文章编号：１０００３１７７（２０２３）０４００８００７犆狅犾犾犪犫狅狉犪狋犻狏犲犇犪狋犪犈狀犺犪狀犮犲犿犲狀狋犕犲狋犺狅犱狅犳犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵犐犿犪犵犲狊犅犪狊犲犱狅狀犌犃犖ＳＨＡＯＬｉｊｕｎ，ＲＥＮＹａｎ，ＧＡＯＸｉａ...
