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基于重构模型的Patch-GAN迁移学习云去除
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内容提要
本研究提出了一种基于生成对抗网络的深度迁移学习方法，针对遥感图像中的云去除问题，采用新颖的掩模自编码器进行图像重构，效果优于其他GAN方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于生成对抗网络的深度迁移学习方法。
- 研究针对遥感图像中的云去除问题。
- 采用新颖的掩模自编码器进行图像重构。
- 该方法在云去除性能上显著优于其它基于GAN的方法。
- 研究展现出优化遥感图像处理的潜力。
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