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申请/专利权人：陕西元翌智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于空间关系学习的SAR图像地物要素提取方法及相关设备，属于雷达遥感图像智能解译领域,本方法首先从SAR图像获取用于训练和测试的补丁级数据，对初始VIT‑PSSL上游任务模型进行训练得到VIT‑PSSL上游任务模型，再利用VIT‑PSSL上游任务模型对VIT‑PSSL下游任务模型进行微调；将测试数据输入至VIT‑PSSL下游任务模型，最终通过对所有地物类别进行拼接获得地物要素提取结果；本方法通过VIT‑PSSL上游任务模型充分挖掘SAR图像自身的信息以学习更加有效的特征表示，通过在上游任务去除位置信息嵌入结构和引入随机屏蔽的策略，提升了自监督学习上游任务的困难度，能够有效缓解对标注数据的依赖，实现了仅依赖极少量的有标注数据即可获得优秀的地物要素提取结果。
主权项：1.一种基于空间关系学习的SAR图像地物要素提取方法，其特征在于，包括：基于SAR图像获取补丁级数据，将补丁级数据分为训练数据和测试数据；将训练数据输入至初始VIT-PSSL上游任务模型，经迭代训练后得到VIT-PSSL上游任务模型；所述初始VIT-PSSL上游任务模型中去除位置编码和类别编码并引入随机屏蔽策略；基于VIT-PSSL上游任务模型对初始VIT-PSSL下游任务模型进行微调，得到VIT-PSSL下游任务模型；将测试数据输入至VIT-PSSL下游任务模型，预测得到每个子图对应的地物类别；将所有地物类别进行拼接，得到地物要素提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西元翌智能科技有限公司 基于空间关系学习的SAR图像地物要素提取方法及相关设备
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