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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：本发明提出了一种基于多任务卷积神经网络的智能自定标方法，属于相对辐射校正技术领域，首先准备遥感图像数据集，选取卷积神经网络，使用平均池化层进行特征提取，再设计包括主任务和辅助任务的多任务学习框架，在特征提取阶段共享主干网络，然后在全连接层分为主任务和辅助任务分支；进而设计损失函数，最后在训练后的多任务学习框架上，使用测试数据集进行评估与优化；使用多项式建立衰减模型，设计评估指标来衡量模型的定标效果和拟合准确性，本发明使用多任务框架来实现挖掘图片中的时间信息，用于辅助相对灵敏度系数的拟合，以此克服现有技术中缺少针对定标任务的优化问题。
主权项：1.一种基于多任务卷积神经网络的智能自定标方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1，准备遥感图像数据集，并分割出用于训练和测试的数据集；然后进行图像的预处理和配对，根据定标需求选择图像区域，配对同一区域内的图像；步骤2，选取卷积神经网络，使用平均池化层对步骤1的数据集进行特征提取，以适应定标任务的需求；步骤3，基于步骤2提取到训练数据集的特征，设计包括主任务和辅助任务的多任务学习框架，在特征提取阶段共享主干网络，然后在全连接层分为主任务和辅助任务分支；进而设计损失函数，综合考虑两个任务的损失，并通过可学习参数动态调整任务权重；步骤4，在步骤3训练后的多任务学习框架上，使用测试数据集进行评估与优化；使用多项式建立衰减模型，设计评估指标来衡量模型的定标效果和拟合准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 一种基于多任务卷积神经网络的智能自定标方法
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