一种基于判别式文本提示学习的跨域少样本遥感目标分类方法

本发明属于图像信息处理技术领域，公开了一种基于判别式文本提示学习的跨域少样本遥感目标分类方法。首先将支持集和查询集送入图像编码器获得编码后的特征和。通过语义提示生成模块，通过支持集原型特征引导提示生成器，产生适配少样本任务的判别性语义提示S，替代固定模板以精准表征类别属性；随后通过文本编码器处理判别性语义提示S，类内对比正则化，构建同类多视角提示对与异类负样本对，采用温度调制对比损失抑制实例噪声，提升跨域鲁棒性；最后本发明提出了双模态决策混合预测，通过视觉‑文本语义相似度与视觉‑视觉特征匹配度，克服了以往方法无法兼顾域不变性和少样本下细节判别力。