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[發(fā)明專利]一種基于遷移學(xué)習(xí)的地基云圖分類方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810132251.3 申請(qǐng)日: 2018-02-09
公開(公告)號(hào): CN108229589B 公開(公告)日: 2021-10-15
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張重;李東紅;劉爽 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 天津師范大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/62 分類號(hào): G06K9/62
代理公司: 北京中政聯(lián)科專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11489 代理人: 陳超
地址: 300387 *** 國省代碼: 天津;12
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 遷移 學(xué)習(xí) 地基 云圖 分類 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于遷移學(xué)習(xí)的地基云圖分類方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:

步驟S1,構(gòu)建提取特征的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò);

步驟S2,將來自源域和目標(biāo)域的地基云圖進(jìn)行配對(duì),得到相似圖像對(duì)和非相似圖像對(duì),作為所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),得到特征提取訓(xùn)練模型;

步驟S3,基于所述特征提取訓(xùn)練模型,獲取來自源域和目標(biāo)域的測(cè)試地基云圖的特征向量;

步驟S4,將測(cè)試地基云圖的特征向量輸入分類器進(jìn)行分類,得到測(cè)試地基云圖分類結(jié)果;

所述步驟S2包括以下步驟:

步驟S21,將多幅來自源域和目標(biāo)域的地基云圖作為訓(xùn)練地基云圖,并獲取每幅訓(xùn)練地基云圖的類別標(biāo)簽;

步驟S22,根據(jù)所述類別標(biāo)簽,將來自源域和目標(biāo)域的地基云圖進(jìn)行一一配對(duì),將相同標(biāo)簽的兩張圖像作為相似圖像對(duì),將不同標(biāo)簽的兩張圖像作為非相似圖像對(duì);

步驟S23,將所述相似圖像對(duì)和非相似圖像對(duì)作為所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),得到特征提取訓(xùn)練模型;

所述步驟S23包括以下步驟:

步驟S231,將每個(gè)圖像對(duì)的兩張圖像分別輸入到所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中的兩個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型中,以權(quán)重共享的方式進(jìn)行前向傳播,得到向量x,并計(jì)算損失值Loss;

步驟S232,計(jì)算所述損失值Loss的導(dǎo)數(shù),通過反向傳播對(duì)所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新,得到所述特征提取訓(xùn)練模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S1包括以下步驟:

步驟S11,選擇m個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行初始化,將預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型末端的輸出個(gè)數(shù)均修改為地基云圖的類別數(shù)目D,其中m為自然數(shù),m=2,3,…;

步驟S12,使用連接函數(shù)將所述m個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型的輸出向量進(jìn)行連接,得到輸出向量f;

步驟S13,將所述輸出向量f輸入到全連接層中,得到m維向量x;

步驟S14,將所述向量x輸入到柔性最大值函數(shù)中,得到分類預(yù)測(cè)值

步驟S15,根據(jù)所述分類預(yù)測(cè)值和預(yù)先得到的分類真實(shí)值pi,使用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算損失值Loss,最終構(gòu)建得到提取特征的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,m=2。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S3包括以下步驟:

步驟S31,將源域和目標(biāo)域除訓(xùn)練地基云圖外的地基云圖作為測(cè)試地基云圖,并獲取每幅測(cè)試地基云圖的類別標(biāo)簽;

步驟S32,將所述測(cè)試地基云圖輸入到所述特征提取訓(xùn)練模型中,選擇所述特征提取訓(xùn)練模型中的一個(gè)卷積層,得到卷積激活圖H×W×N,其中,H和W分別表示卷積激活圖的高度和寬度,N表示卷積激活圖的數(shù)目;

步驟S32,基于所述卷積激活圖中每個(gè)位置的N個(gè)卷積激活值t∈R1×1擬合得到單高斯模型,進(jìn)而得到H×W個(gè)單高斯模型;

步驟S33,根據(jù)所述單高斯模型計(jì)算每個(gè)位置對(duì)應(yīng)的單高斯概率g(ti),i∈[1,N],并進(jìn)行權(quán)重池化,得到該位置的最終響應(yīng)G(t),對(duì)于所述卷積激活圖,得到一個(gè)大小為H×W的響應(yīng)特征圖;

步驟S34,將步驟S33計(jì)算得到的大小為H×W的響應(yīng)特征圖表示成一個(gè)特征向量T∈R(H×W)×1,即每張測(cè)試地基云圖最終可以表示成特征向量T。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述分類器為徑向基函數(shù)核SVM分類器。

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1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

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