1. 应用背景

单一的基于深度学习的遥感分类模型泛化能力较差，就比如学生考试时，只会做自己曾经做过的题，遇到没有见过的题（类似的题），不懂得举一反三，表现很差。迁移学习可以较好地解决这个问题，赋予模型”举一反三“的能力。

2. CycleGan

https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/116445693

3. 数据准备

两张存在色差的遥感影像，运行下列代码：

gen_datasets.py

import gdalTools
import os
import numpy

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基于cyclegan的遥感影像色差改正

文章目录

1. 应用背景

2. CycleGan

3. 数据准备

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