公开(公告)号：CN114943965B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202210608548.9

申请日：2022-05-31

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 冉令燕 ,  冀程 ,  张世周 ,  张晓强 ,  张艳宁

IPC: G06V20/70 ,  G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于课程学习的无监督域自适应遥感图像语义分割方法，利用课程学习思想，通过线性增长的占比ki的目标域像素数目和类别平衡的伪标签筛选策略，使得教师模型MT以不同置信阈值生成伪标签，结合源域数据Ds预训练的教师模型MT直接应用于置信度阈值的计算和伪标签的生成，使得训练过程更稳定；同时，训练过程中伪标签的数量呈线性增加，从而动态修改实现对目标域数据生成由易得到难的伪标签，实现稳定有效的训练。

公开(公告)号：CN114943965A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210608548.9

申请日：2022-05-31

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 冉令燕 ,  冀程 ,  张世周 ,  张晓强 ,  张艳宁

IPC: G06V20/70 ,  G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于课程学习的无监督域自适应遥感图像语义分割方法，利用课程学习思想，通过线性增长的占比ki的目标域像素数目和类别平衡的伪标签筛选策略，使得教师模型MT以不同置信阈值生成伪标签，结合源域数据Ds预训练的教师模型MT直接应用于置信度阈值的计算和伪标签的生成，使得训练过程更稳定；同时，训练过程中伪标签的数量呈线性增加，从而动态修改实现对目标域数据生成由易得到难的伪标签，实现稳定有效的训练。