程序聚合软件案例跨场景高光谱图像无监督域适应研发平台-MAE/Transformer + 最优传输集成

跨场景高光谱图像无监督域适应研发平台-MAE/Transformer + 最优传输集成

2026-08-12 19:27:19

行业：人工智能、大数据

载体：框架或代码包、算法模型

技术：Python、SciPy、Scikit-learn、PyTorch

业务和功能介绍

高光谱遥感模型在跨传感器、跨年份和跨场景应用时会遭遇光谱分布偏移，目标域通常又缺少训练标签。项目目标是建立一条可复现、可审计的无监督域适应研发链，而不是只展示单次最高精度。平台包含MAE/Transformer自监督表征、EMP/Gabor多编码器、最优传输伪标签与对齐、跨模型集成、合法与oracle诊断分离、多随机种子配对实验、集群运行交接、预注册和停止门禁。流程从共享波段与类别协议开始，训练源域模型，再在不读取目标训练标签的合法路径上适配；目标标签仅用于最终评价。每轮研究冻结配置、种子、日志、权重和决策，若未达到预注册阈值则保留负结果并停止扩张。

项目实现

我负责跨域实验协议、训练/适配脚本、集成评测与研究证据链。平台使用PyTorch实现MAE预训练、Transformer/卷积编码器和Triplet表征，以SciPy/NumPy实现最优传输与统计配对，配套ensemble_eval.py、ot_uda.py、pretrain_mae.py及集群脚本。Houston13→18合法协议中，EMP+Gabor OT集成在保留实验记录上达到OA 82.14%、AA 76.64%；单模型OT为81.55±0.58，5个配对种子均为正，平均提升1.23±0.57个百分点。该结果只与项目采用的BiDA参考值81.11%比较，不声称领域SOTA或同行评审。更重要的是，我把失败也纳入工程：Pavia reverse 3×3中robust OT均值67.44±0.45，相对source-only平均提升0.9467个百分点，未达到预注册+1.0门槛，结论冻结为INSUFFICIENT_EVIDENCE。当前Cycle005仍处于等待集群执行状态，没有把未运行的新方向包装成成果。

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5天前活跃

方向：后端-Python、

交付率：100.00%

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