[發(fā)明專利]一種遙感影像語義分割的模型遷移訓(xùn)練方法

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• 申請日: 2021-08-18
• 公開（公告）號: CN113657276A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉芳;顧行發(fā);黃祥志;王珂
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇天匯空間信息研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T7/10;G06T11/40
• 代理公司: 北京華際知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11676
• 代理人: 唐海泉

本發(fā)明公開了一種遙感影像語義分割的模型遷移訓(xùn)練方法，該方法包括如下步驟：D01：獲取公開影像數(shù)據(jù)集；D02：提取并預(yù)處理公開影像數(shù)據(jù)集內(nèi)部分影像數(shù)據(jù)，形成第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；D03：對第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練模型；D04：預(yù)處理待預(yù)測影像數(shù)據(jù)集內(nèi)影像數(shù)據(jù)，形成預(yù)測數(shù)據(jù)集；D05：通過預(yù)訓(xùn)練模型對預(yù)測數(shù)據(jù)集內(nèi)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行效果預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果；D06：根據(jù)預(yù)測效果，判斷分類準(zhǔn)確率，處理并輸出預(yù)測數(shù)據(jù)集內(nèi)的預(yù)測結(jié)果；通過從公開影像數(shù)據(jù)集提取數(shù)據(jù)，充分利用公開數(shù)據(jù)，避免資源的浪費(fèi)。有針對性的擴(kuò)充影像數(shù)據(jù)集，能夠加快模型遷移學(xué)習(xí)速度；通過訓(xùn)練模型，能夠觀察到遙感圖像內(nèi)效果較差的數(shù)據(jù)集，提高識別效果差的數(shù)據(jù)集的能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感影像技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種遙感影像語義分割的模型遷移訓(xùn)練方法。

背景技術(shù)

遙感影像是指記錄各種地物電磁波大小的膠片或照片，主要分為航空像片和衛(wèi)星像片，遙感圖像是將多源遙感數(shù)據(jù)根據(jù)統(tǒng)一的地理坐標(biāo)系采用算法生成新的信息或合成圖像的過程，遙感圖像融合將多種遙感平臺、多種遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)之間的信息進(jìn)行匹配，融合后的數(shù)據(jù)有利于綜合分析；

遙感數(shù)據(jù)是指根據(jù)對遙感影像對各地物的光譜、空間、紋理等特征進(jìn)行分析，根據(jù)各地貌特征，對影像中的具體對象按照一定規(guī)則、模型和算法劃分不同的地貌類型，并對不同土地的特征和水質(zhì)類別進(jìn)行劃分，從而能夠?qū)Φ孛矆D像進(jìn)行有效提取。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多技術(shù)運(yùn)用在遙感行業(yè)內(nèi)。但是目前仍面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的匱乏問題，尤其是遷移學(xué)習(xí)，對于不同空間分辨率，不同時相，不同地域的影像數(shù)據(jù)相同地物的圖像表現(xiàn)上本身存在較大的差別，再加之人工標(biāo)注費(fèi)時費(fèi)力，模型微調(diào)極為不便；

通常為獲得更多范圍的遙感數(shù)據(jù)，通常需要將幅面小或者影像經(jīng)過處理并拼接在一起獲得一幅完整的遙感圖像?，F(xiàn)有技術(shù)大都一開始就重新對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注制作訓(xùn)練集進(jìn)行從頭訓(xùn)練，這樣浪費(fèi)了可用公開資源；或者采用多模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合制作訓(xùn)練集進(jìn)行從頭訓(xùn)練，當(dāng)出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)或錯誤樣本時，會很難發(fā)現(xiàn)問題導(dǎo)致預(yù)測效果較差。本發(fā)明就上述問題進(jìn)行改善，針對性地洗牌擴(kuò)充訓(xùn)練樣本集，加快模型遷移學(xué)習(xí)速度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種遙感影像語義分割的模型遷移訓(xùn)練方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種遙感影像語義分割的模型遷移訓(xùn)練方法，該方法包括如下步驟：

D01：獲取公開影像數(shù)據(jù)集；

D02：提取并預(yù)處理公開影像數(shù)據(jù)集內(nèi)部分影像數(shù)據(jù)，形成第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

D03：對第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練模型；

D04：預(yù)處理待預(yù)測影像數(shù)據(jù)集內(nèi)影像數(shù)據(jù)，形成預(yù)測數(shù)據(jù)集；

D05：通過預(yù)訓(xùn)練模型對預(yù)測數(shù)據(jù)集內(nèi)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行效果預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果；

D06：根據(jù)預(yù)測效果，判斷分類準(zhǔn)確率，處理并輸出預(yù)測數(shù)據(jù)集內(nèi)的預(yù)測結(jié)果。

進(jìn)一步的，在所述步驟D06中，若檢測到分類準(zhǔn)確率小于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確率，執(zhí)行如下步驟：

D061：對部分影像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注并預(yù)處理待預(yù)測影像數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)，擴(kuò)充到第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集形成第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

D062：將第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練；

D063：多次迭代步驟D061-D062訓(xùn)練得到最優(yōu)訓(xùn)練模型，并對預(yù)測數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測；

若檢測到分類準(zhǔn)確率大于或者等于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確率，輸出預(yù)測數(shù)據(jù)集內(nèi)結(jié)果。

進(jìn)一步的，在步驟D02中，根據(jù)時相因素、地域因素和分辨率因素從公開影像數(shù)據(jù)集中提取，并形成所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；