公开(公告)号：CN116805381A

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202310930562.5

申请日：2023-07-27

申请人： 武汉理工大学三亚科教创新园

发明人： 陈亚雄 ,  张波 ,  黄锵锵 ,  李志恒 ,  熊盛武

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10

摘要： 本发明提供一种基于空间自注意的农业高光谱语义分类方法，将输入的原始农业高光谱图数据通过主成分分析法进行降维；将降维后的数据提取固定大小块输入到非局部注意力组合模块中，依次经过NL_3D、3D卷积、NL_2D、2D卷积操作获得输出的二维特征图；将二维特征图进行展平，得到一维特征向量；将一维特征向量输入高斯加权特征表示器生成语义Token；将可学习的分类Token与语义Token与进行融合，并嵌入位置信息，得到融合后的语义Token；将融合后的语义Token输入Encoder模块对可学习的分类Token进行训练，得到学习后的分类Token并作为分类向量输入线性分类器中，得到分类结果。

公开(公告)号：CN118072010A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410059518.6

申请日：2024-01-16

申请人： 武汉理工大学三亚科教创新园

发明人： 陈亚雄 ,  李志恒 ,  张波 ,  熊盛武

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06N3/045 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10

摘要： 本发明涉及遥感图像分割技术领域，具体涉及基于跨尺度聚合的岛礁遥感图像识别方法及装置。所述方法包括：编码器提取待识别图像特征，得到不同尺度的特征；聚合单元根据各特征尺度将各特征进行融合，得到对应融合特征；预测单元通过融合特征，计算对应图像的识别结果。本发明能够有效考虑遥感图像的信息密度和广泛性，从而可以全面学习图像的整体结构和局部特征。

公开(公告)号：CN118691827A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411170116.X

申请日：2024-08-26

申请人： 武汉理工大学三亚科教创新园

发明人： 陈亚雄 ,  张新宇 ,  李志恒 ,  龚腾飞 ,  熊盛武

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/60 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及深度学习与计算机视觉技术领域，公开了基于空间和语义对齐融合的海陆港口分割方法，包括以下步骤：输入遥感海陆港口分割数据集图像，经过双分支特征编码器对深度神经网络和Transformer进行特征提取，获得多尺度特征，并将特征进行空间和语义特征对齐融合，并通过反向传播优化双分支特征对齐的过程。对融合后的解码器特征进行多尺度特征融合，使用辅助损失函数进行融合监督和反向传播。将融合特征采样至原图分辨率大小，进行分割预测。通过分割损失函数进行反向梯度传播，训练更新网络模型参数，改善海陆港口边界分割精确度，提高网络模型在遥感海陆港口图像分割中的训练精度。