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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于区域对比学习的半监督遥感图像语义分割方法与系统，本发明包括采用由分层增强模块HA、区域意识对比模块RC、均由编码器与分割网络构成的三个学生网络以及一个教师网络来对编码器与分割网络进行半监督语义分割训练，包括：将有无标签图像利用HA进行分层增强后输入学生网络，根据学生网络的参数更新教师网络的参数并生成伪标签；通过区域意识对比模块RC根据学生网络预测的区域中心和伪标签计算由区域感知对比损失、像素级交叉熵损失构成的总的损失函数更新学生网络的参数。本发明旨在准确有效地对遥感图像中的不同类别的物体进行识别分割，提高编码器与分割网络构成的语义分割网络的性能以及训练效率。
主权项：1.一种基于区域对比学习的半监督遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括采用由分层增强模块HA、区域意识对比模块RC、均由编码器与分割网络构成的三个学生网络以及一个教师网络来对编码器与分割网络进行半监督语义分割训练，进行一次半监督语义分割训练包括：S101，将有标签图像利用分层增强模块HA进行增强得到仅模拟空间变化的图像，将无标签图像利用分层增强模块HA进行增强得到模拟了空间变化和均匀光谱变化的图像以及模拟了空间变化和不均匀光谱变化的图像；S102，将图像输入第一个分支的学生网络来提取有标签图像的特征，并根据特征预测得到有标签图像的预测结果，根据预测结果获取有标签图像的区域中心，将有标签图像的区域中心保存至中心存储部分；将图像输入第二个分支的学生网络来提取无标签图像的特征，根据特征预测得到无标签图像的预测结果，根据预测结果获取无标签图像的区域中心；将图像输入至第三个分支的学生网络提取特征，得到无标签遥感图像的预测值，根据预测值获取区域中心；将学生网络的参数经过指数平均移动EMA操作后更新教师网络的参数，利用新教师网络对分层增强模块HA对无标签图像提取的仅模拟了空间变化的无标签图像生成产生无标签图像的伪标签；S103，通过区域意识对比模块RC根据区域中心和伪标签计算区域感知对比损失、像素级交叉熵损失，并基于区域感知对比损失、像素级交叉熵损失构成的总的损失函数更新学生网络的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于区域对比学习的半监督遥感图像语义分割方法与系统
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