多图卷积网络的遥感图像小样本分类

小样本学习旨在利用非常少的监督信息识别出新的类别，由于忽视了样本之间的关联信息，现有的小样本分类方法用于遥感图像小样本分类时往往不能获得令人满意的精度。为此，本文利用图来建模图像在特征空间的相似关系，使用图卷积运算平滑同类别图像的特征，增强不同类别图像特征的区分度，提升分类精度。所提方法在现有图卷积运算的基础上，使用多阶次的邻接矩阵线性加权的方法代替传统的一阶邻接矩阵，通过图谱分析得出这种改进方法能够让不同阶次邻接矩阵的频率响应函数在高频部分正负相抵，有效抑制图信号的高频分量，更显著的提升同类别节点特征的聚集程度；同时，在训练过程引入了微调的方法，使用新类别中的标记数据对最后一层图卷积网络进行少量次数的训练，能够进一步提高精度，增强模型的迁移能力。实验使用AID、OPTIMAL31以及RSI-CB256这3个常用的遥感数据集对方法的有效性进行了测试，结果表明提出的方法在同数据集小样本分类任务和跨数据集小样本分类任务中，在分类精度方面均优于原型网络等比较方法。

Multi-graph convolutional network for a remote sensing image few shot classification