[发明专利]一种SAR影像域自适应动态优化地物分类模型训练方法在审
| 申请号： | 202210795908.0 | 申请日： | 2022-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN115359361A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;李玲玲;王梦娇;刘芳;刘旭;任仲乐;陈璞花;郭雨薇;侯彪;杨淑媛;唐旭;张向荣;白静 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 勾慧敏 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种SAR影像域自适应动态优化地物分类模型训练方法，包括：获取有标签的源域SAR影像和无标签的目标域SAR影像，生成源域、目标域训练样本；初始化第一待训练模型；将源域、目标域训练样本输入至第一待训练模型，并在确定第一损失值及预设损失函数的梯度后，更新分割网络的网络参数，得到第二待训练模型；根据第一损失值、偏好向量、第一待训练模型的任务数量和分割网络的参数数量，计算动态优化系数；将源域、目标域训练样本输入第二待训练模型，并确定第二损失值；利用动态优化系数、不同任务的损失值及损失函数梯度，调整第二待训练模型的网络参数；迭代次数达到预设值时，获得地物分类模型。本发明提高了SAR影像地物分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 sar 影像 自适应 动态 优化 地物 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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