公开(公告)号：CN119992107A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510465927.0

申请日：2025-04-15

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 张艳宁 ,  冉令燕 ,  黎雅丽 ,  卓涛 ,  张世周 ,  王鹏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供了基于自适应空间变换的半监督语义分割动态增强方法，包括以下步骤：给定有标签数据集以及无标签数据集；构建第一损失函数，训练出学生模型；初始化教师模型，对无标签数据集进行预测，预测结果作为伪标签；计算无标签数据集的信息熵；对无标签图像进行空间增强处理，使用学生模型对空间增强结果进行预测；构建第二损失函数，并根据第一损失函数与第二损失函数构建总损失函数，通过总损失函数进一步训练学生模型；通过训练后的学生模型对测试集图像进行预测，计算平均交并比，根据平均交并比选择训练效果最佳的一组学生模型。本发明通过动态调整空间变换的幅度和方向，增强模型的泛化性，实现高精度的语义分割。

公开(公告)号：CN117809305A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311621926.8

申请日：2023-11-30

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 冉令燕 ,  战伟奇 ,  黎雅丽 ,  张晓强 ,  张世周 ,  张艳宁

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 发明涉及一种基于指数函数阈值动态调整的半监督学习语义分割方法，通过构建先快后慢下降形式的指数函数计算动态阈值，基于半监督语义分割中标签类别之间的学习困难程度的差异，采用先快后慢的动态阈值筛选方法，在语义分割模型生成伪标签的过程中，分别处理不同类别图像中像素的阈值，将置信度不符合阈值的伪标签进行筛选，能够有效地减少错误伪标签的产生，增强伪标签的可信度；再加上采用无标签损失函数加权策略能够提升半监督语义分割的效果。

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。

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。