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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
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。
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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
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。
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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
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。
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