近年来，遥感图像分析领域持续迎来创新突破，其中场景分类问题一直备受瞩目。为了应对遥感场景的复杂性、类别重叠和标记困难等挑战，研究人员们不断探索着解决方案。深度学习技术尤其是卷积神经网络（CNN）已然成为遥感场景分类的主流方法，然而，大量标记数据的需求使得该方法显得昂贵且耗时。针对这一问题，微美全息（NASDAQ:WIMI）开发了一种高效深度自我监督遥感场景分类技术以解决该问题。
自我监督学习（SSL）作为一种从未标记图像中学习的方法，近年来在各个领域引起了广泛
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