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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请涉及光学遥感影像技术领域，特别涉及一种半监督遥感影像语义分割方法、装置、设备、介质及产品，其中，方法包括：获取光学遥感影像的有标签和无标签数据集；构造损失函数，利用有标签、无标签数据集和损失函数训练半监督语义分割网络，其中，半监督语义分割网络包括学生和教师模型，教师模型提取无标签影像的特征，学生模型提取无标签影像和有标签影像的特征；对提取无标签影像的特征进行一致性增强处理，对学生模型的多解码器进行弱正交约束，并将学习到的知识对称传递至教师模型；利用训练完成的半监督语义分割网络输出语义分割结果。由此，解决了现有技术中网络学习偏差、认知偏差、且轻微扰动效果不佳，同时训练易陷入局部最优等问题。
主权项：1.一种半监督遥感影像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取光学遥感影像的有标签数据集和无标签数据集，其中，所述有标签数据集包括多个有标签影像，所述无标签数据集包括多个无标签影像；构造半监督语义分割网络的损失函数，利用所述有标签数据集、所述无标签数据集和所述损失函数训练所述半监督语义分割网络，其中，所述半监督语义分割网络包括结构对称的学生模型和教师模型，所述教师模型提取无标签影像的特征，所述学生模型同时提取无标签影像和有标签影像的特征；在训练过程中，对所述教师模型和所述学生模型各自提取无标签影像的特征进行一致性增强处理，对所述学生模型的多解码器进行弱正交约束，并将所述学生模型学习到的知识对称传递至所述教师模型；利用训练完成的半监督语义分割网络输出光学遥感影像的语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 半监督遥感影像语义分割方法、装置、设备、介质及产品
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