公开(公告)号：CN119832248A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510024337.4

申请日：2025-01-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周勇 ,  景晓明 ,  赵佳琦 ,  阿卜杜穆塔利布.埃尔.萨迪克

IPC: G06V10/26 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于图像混合和原型对比的跨域遥感图像语义分割方法，将目标域图像输入跨域遥感图像语义分割模型，输出置信度；训练完成跨域遥感图像语义分割模型包括：对具有标签的源域图像和没有标签的目标域图像进行预处理；通过自适应混合策略对预处理后源域图像和目标域图像进行混合，获得混合图像；提取源域图像和目标域图像的语义特征，通过原型对比学习对齐源域和目标域的语义特征；利用混合图像、源域图像和置信度对基于语义分割框架Segformer的跨域遥感图像语义分割模型进行训练。本发明通过混合策略有效地利用了源域和目标域之间的信息交互，更好地帮助模型去学习不同域之间相同类别的语义特征。

公开(公告)号：CN120014350A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510100928.5

申请日：2025-01-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 赵佳琦 ,  王平安 ,  周勇 ,  阿卜杜穆塔利布.埃尔.萨迪克

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了基于渐进特征融合和不确定估计的开放世界目标检测方法，使用开放世界目标检测模型对自然图像进行检测，确定图像中已知类和未知类的坐标及置信度；其中，开放世界目标检测模型包括：获取开放世界目标检测数据集，并进行数据预处理；利用Fast R‑CNN构建开放世界目标检测模型，ResNet‑50提取初始多尺度特征；对初始多尺度特征渐进融合得到融合多尺度特征；对融合多尺度特征进行注意力计算得到固定特征；预测固定特征的分类得分；对分类得分计算得到方差用于不确定估计；基于不确定性和分类得分判断该类属于已知类还是未知类；基于不确定性进行后门调整得到最终分类得分；利用开放世界目标检测数据集对开放世界目标检测模型进行训练。