[发明专利]一种基于弱监督学习的高分遥感不透水面提取方法在审
| 申请号： | 202210170422.8 | 申请日： | 2022-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN114581729A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 王卫红;杨家琪;夏列钢 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06V20/10 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;楼明阳 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于弱监督深度学习的高分不透水面提取方法，首先根据提取任务确定遥感地物目标并制作少量精确高分辨率遥感图像样本标签和大量粗粒度中分辨率遥感图像样本标签。然后使用少量精确样本标签训练小样本集不透水面模型。再使用小样本集不透水面模型预测大量高分无标签影像，得到大量高分遥感影像不透水面伪标签，从中挑选大量更准确高分遥感影像样本标签结合少量精确样本标签作为新的训练集，多次循环训练生成新的不透水面模型，直至模型精度不再提升，用最终模型预测生成最终样本标签，再结合大量中分遥感不透水面弱标签数据训练生成大样本集不透水面模型，最后用大样本集不透水面模型预测待生产的高分遥感影像，获取最终的不透水面提取结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 高分 遥感 不透 水面 提取 方法 | ||
【主权项】：
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