报告名称：基于Few-shot学习的高光谱遥感图像分类方法研究

报告专家：李照奎

专家所在单位：沈阳航空航天大学

报告时间：2021年10月22日19：00 - 21：00

报告地点：数学与统计学学院203学术报告厅

专家简介：李照奎，男，博士，教授，硕士生导师。沈阳航空航天大学计算机学院科研副院长，辽宁省大数据产业校企联盟副秘书长。主要研究方向为人工智能与模式识别、计算机视觉与遥感图像处理。具体研究内容包括：高光谱遥感图像分类，深度学习与图像理解，迁移学习，Few-shot学习，图像检测与目标识别等。主持或参与国家、省级科研课题30余项，发表学术论文50余篇，授权发明专利5项。

报告摘要：基于深度学习的高光谱图像分类已取得巨大的成功，但深度学习方法需要大量的有标记训练样本，而标记样本的获取非常困难，需要花费极大的人力、物力和财力。在实际分类应用中，源域图像却往往有足够的有标记样本，但目标域图像往往只有极少量有标记样本，更具挑战的是目标域样本类别与源域样本类别并不尽相同。因此，如何借助拥有大量有标记样本的源域数据，实现只有极少量有标记样本的目标域数据的精准分类变得极为困难。Few-shot学习是实现少样本分类的有效方法。Few-shot分类借助元学习思想，提取源域数据中蕴含的通用信息（元知识），以实现目标域数据的精准分类。本报告将结合多类型源域数据，对基于Few-shot学习的高光谱遥感图像分类方法进行深入探讨。

邀请人：彭江涛

（审核：郑大彬）