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[發(fā)明專利]基于遷移學(xué)習(xí)的遙感圖像語義分割方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911376836.0 申請(qǐng)日: 2019-12-27
公開(公告)號(hào): CN111209813B 公開(公告)日: 2021-01-22
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 孔瑩瑩;張博文;閆碧原;劉艷娟 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南京航空航天大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
代理公司: 南京先科專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32285 代理人: 孫甫臣
地址: 210016 江*** 國省代碼: 江蘇;32
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: 基于 遷移 學(xué)習(xí) 遙感 圖像 語義 分割 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于遷移學(xué)習(xí)的遙感圖像語義分割技術(shù),涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了遙感圖像語義分割的深度學(xué)習(xí)方法上的耗時(shí)長、應(yīng)用范圍窄等技術(shù)問題,其技術(shù)方案要點(diǎn)是應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)技術(shù),將由其他數(shù)據(jù)集即源域訓(xùn)練的初始化模型經(jīng)過遷移后應(yīng)用在遙感圖像即目標(biāo)域的語義分割任務(wù)上,遷移后的初始化模型只需訓(xùn)練該初始化模型未被凍結(jié)的參數(shù)層,在準(zhǔn)確率相近的情況下大大降低了模型的訓(xùn)練時(shí)長,提高了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的可重用性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于遷移學(xué)習(xí)的遙感圖像語義分割方法。

背景技術(shù)

遙感是一種非接觸、遠(yuǎn)距離的探測(cè)技術(shù),一般指運(yùn)用傳感器或遙感器對(duì)物體的電磁波輻射、反射特性進(jìn)行探測(cè),通過這類對(duì)電磁波敏感的儀器,在遠(yuǎn)離目標(biāo)或不接觸目標(biāo)物體條件下探測(cè)目標(biāo)的地物。遙感技術(shù)在國土檢測(cè)、災(zāi)情評(píng)估、城市規(guī)劃、軍事勘探等多方面有著廣泛的應(yīng)用,對(duì)其獲取的圖像進(jìn)行語義分割即將其分割為各種類別的圖像塊是對(duì)其進(jìn)一步應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前圖像語義分割的主流實(shí)現(xiàn)方法為深度學(xué)習(xí),但其訓(xùn)練的耗時(shí)較長、應(yīng)用范圍較窄。

發(fā)明內(nèi)容

技術(shù)目的:克服遙感圖像語義分割的深度學(xué)習(xí)方法上的耗時(shí)長、應(yīng)用范圍窄等問題。

本公開的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的:

一種基于遷移學(xué)習(xí)的遙感圖像語義分割方法,包括:

選擇源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)為初始化網(wǎng)絡(luò)W,使用所述W初始化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的淺層參數(shù),然后凍結(jié)初始化后的所述淺層參數(shù),被凍結(jié)的所述淺層參數(shù)不參與所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的后續(xù)訓(xùn)練;

獲取所述源域數(shù)據(jù)和遙感圖像數(shù)據(jù)的最大平均差異MMD指標(biāo)以及SMTD指標(biāo);

若所述SMTD指標(biāo)小于預(yù)設(shè)閾值σ,使用所述遙感圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型中未被初始化的參數(shù)層,直至所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型收斂則得到最終分割模型,否則繼續(xù)訓(xùn)練;

使用所述最終分割模型進(jìn)行遙感圖像語義分割。

進(jìn)一步地,所述其中,H表示該MMD距離將數(shù)據(jù)映射到再生核希爾伯特空間(Reproducing Kernel HilbertSpace,RKHS)中的度量,X為所述源域數(shù)據(jù),xi為所述源域數(shù)據(jù)中需要進(jìn)行分類的像素,Y表示所述遙感圖像數(shù)據(jù),yi為所述遙感圖像數(shù)據(jù)中需要進(jìn)行分類的像素,φ(.)為特征空間的映射函數(shù),i,j,m,n為正整數(shù)。

進(jìn)一步地,所述SMTD指標(biāo)為其中,Ys→t為源域數(shù)據(jù)到遙感圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)簽空間變化量,At與As為使用所述最終分割模型分別在源域數(shù)據(jù)和遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)得到的驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率。

本公開的有益效果在于:應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以將由其他數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)中的通用特征(點(diǎn)、線等)遷移到遙感圖像上,避免了特征的重復(fù)學(xué)習(xí),與現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像語義分割技術(shù)相比,本公開降低了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)間,提高了深度學(xué)習(xí)模型的可重用性。

附圖說明

圖1為本公開方法流程圖;

圖2為遷移學(xué)習(xí)整體架構(gòu)示意圖;

圖3是遙感圖像數(shù)據(jù)示例圖,其中(a)為遙感圖像;(b)為對(duì)應(yīng)的DSM;(c)為人工標(biāo)注的標(biāo)簽;

圖4為三種遷移學(xué)習(xí)方案最終分割結(jié)果示例圖,(a)為原始遙感圖像;(b)為對(duì)應(yīng)的DSM;(c)為UAV-DSM遷移結(jié)果示意圖;(d)為由遙感圖像的數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練的模型的輸出結(jié)果;(e)為由MSRC遷移的模型的輸出結(jié)果;(f)為人工標(biāo)注的標(biāo)簽。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合附圖對(duì)本公開技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。

下載完整專利技術(shù)內(nèi)容需要扣除積分,VIP會(huì)員可以免費(fèi)下載。

該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于南京航空航天大學(xué),未經(jīng)南京航空航天大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服

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專利文獻(xiàn)下載

說明:

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);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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