公开(公告)号：CN118690799A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410522400.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 西北工业大学深圳研究院

Inventor： 雷雨 ,  王方博 ,  侍佼 ,  杨宏 ,  李佳怡 ,  贺礼 ,  杨生辉

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/086 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于进化多目标优化的卷积神经网络压缩方法，包括：对训练好的卷积神经网络中的卷积层和全连接层进行编码，随机生成多个编码个体并组成初始网络种群；计算每个个体解码后对应的卷积神经网络模型精度的适应度函数值和卷积神经网络参数修剪比例适应度函数值，进行非支配排序和拥挤距离度量；将初始网络种群作为父代网络种群，进行遗传操作生成新的子代个体，生成规模为N的子代网络种群；将父代网络种群与子代网络种群结合后再进行非支配排序、拥挤距离度量和精英保持策略，选择最优的前N个个体，得到更新后的网络种群，对每一个卷积神经网络模型进行微调，得到一组卷积神经网络模型。本发明能够有效避免重复计算造成的成本提升，同时保持高分类精度。

公开(公告)号：CN118379631A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410522591.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 西北工业大学深圳研究院

Inventor： 侍佼 ,  吴天成 ,  王方博 ,  雷雨 ,  杨宏 ,  王大宇 ,  赵鑫

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种自引导的无监督异构遥感图像变化检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。其中，一种自引导的无监督异构遥感图像变化检测方法包括：获取待测的一对异构遥感图像；将待测的一对异构遥感图像输入第一迭代结构中，获取初始融合伪变化样本；对初始融合伪变化样本做差异分析，得到初始伪标签数据；将初始伪标签数据、初始融合伪变化样本以及待测的一对异构遥感图像输入第二迭代结构中，经过预设迭代次数得到次融合伪变化样本以及最终自引导网络；对次融合伪变化样本做差异分析，得到次伪标签数据；将次伪标签数据、次融合伪变化样本以及待测的一对异构遥感图像输入最终自引导网络中，得到异构遥感图像的变化检测结果。