-
公开(公告)号：CN117237648B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311523090.8
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种基于上下文感知的语义分割模型的训练方法、装置和设备。一方面对全尺寸遥感图像进行裁剪，得到高分辨率的局部图像，再对高分辨率图像进行下采样得到上下文裁剪图像，从而可以基于该部分图像训练模型捕获遥感图像的上下文信息的能力；另一方面对高分辨率的局部图像进行进一步裁剪，从而可以基于该部分图像鼓励模型对遥感图像的细节部分进行精准分割；最后再将不同分辨率的预测结果进行对齐和融合得到最终预测结果，从而可以有效训练模型识别遥感图像上下文信息和细节信息的能力，提高模型最终的分割精度。此外，还可以利用随机掩膜技术对无标签图像进行掩膜处理，鼓励模型捕获其上下文信息，进而提高在目标数据集上的分割精度。
-
公开(公告)号：CN117237648A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311523090.8
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种基于上下文感知的语义分割模型的训练方法、装置和设备。一方面对全尺寸遥感图像进行裁剪，得到高分辨率的局部图像，再对高分辨率图像进行下采样得到上下文裁剪图像，从而可以基于该部分图像训练模型捕获遥感图像的上下文信息的能力；另一方面对高分辨率的局部图像进行进一步裁剪，从而可以基于该部分图像鼓励模型对遥感图像的细节部分进行精准分割；最后再将不同分辨率的预测结果进行对齐和融合得到最终预测结果，从而可以有效训练模型识别遥感图像上下文信息和细节信息的能力，提高模型最终的分割精度。此外，还可以利用随机掩膜技术对无标签图像进行掩膜处理，鼓励模型捕获其上下文信息，进而提高在目标数据集上的分割精度。
-
公开(公告)号：CN117237645B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311514852.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于边界增强的语义分割模型的训练方法、装置和设备。其中，通过提取遥感图像的边界特征，可以实现边界检测，且还可以利用边界特征对包含上下文信息的多层级特征进行增强，实现边界对语义上下文的引导，如此，可以使模型具有更细致的上下文视角，有助于提高模型进行语义分割的性能。此外，在提取多尺度语义信息和利用边界信息引导多层级语义特征融合时，只使用了简单的无参数数学运算来融合两个互补的特征，在保证融合性能的同时降低复杂性，减少参数量。
-
公开(公告)号：CN117237645A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311514852.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于边界增强的语义分割模型的训练方法、装置和设备。其中，通过提取遥感图像的边界特征，可以实现边界检测，且还可以利用边界特征对包含上下文信息的多层级特征进行增强，实现边界对语义上下文的引导，如此，可以使模型具有更细致的上下文视角，有助于提高模型进行语义分割的性能。此外，在提取多尺度语义信息和利用边界信息引导多层级语义特征融合时，只使用了简单的无参数数学运算来融合两个互补的特征，在保证融合性能的同时降低复杂性，减少参数量。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.026 seconds)
