[发明专利]一种面向云掩膜的非均匀类别的样本均衡化方法有效
| 申请号： | 202010099382.3 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111291818B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 吴炜;高星宇;范菁;沈瑛;夏列钢;葛炜炜 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种面向云掩膜的非均匀类别的样本均衡化方法，包括：步骤1：数据预处理与样本获取；步骤2：样本分组；步骤3：云掩膜模型训练；步骤4：分类器掩膜与评价；步骤5：迭代训练；步骤6：云掩膜；步骤7：掩膜数据后处理。本发明采用的样本均衡化方法，有效的解决了遥感影像中云类别不均匀而导致的样本失衡，实现对影像中各种类型云的有效识别和分割，从而提高云掩膜精度；选择性地输入样本，这可以突出缺失或错误检测的样本的影响，从而增强小类别样本，从而有效地调整深度学习模型所提取的特征，解决小类别云漏检或误检问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 云掩膜 均匀 类别 样本 均衡 方法 | ||
【主权项】：
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