[发明专利]基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202110285256.1 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113011427B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;李益;李朋龙;丁忆;马泽忠;张泽烈;胡艳;肖禾;陶超 | 申请（专利权）人： | 中南大学;重庆市地理信息和遥感应用中心 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 王琼琦 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建语义分割网络模型(如Deeplab v3+)；采用无标注数据对所述网络模型的编码器进行预训练；预训练完成后，在标注样本上对所述网络模型进行有监督语义分割训练；采用有监督语义分割训练完成的网络模型对遥感图像进行语义分割；在预训练的过程中，采用全局风格对比和局部匹配对比结合的方式进行对比学习。本发明将对比自监督学习应用于到了遥感语义分割数据集，提出了全局风格和局部匹配对比学习框架，形成了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，使得语义分割方法的适用面更广，分割效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 对比 学习 遥感 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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