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公开(公告)号:CN111160276B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN201911406364.9
申请日:2019-12-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于遥感影像的U型空洞全卷积分割网络识别模型,包括数据预处理模块、模型训练模块和模型评价模块;其特征在于:所述数据预处理模块:用于将遥感影像进行数据预处理操作,得到数据集,再将数据集等比抽样,生成训练集、验证集和测试集;所述模型训练模块用于通过搭建U型空洞全卷积分割网络模型,并利用所述训练集的数据训练U型空洞全卷积分割网络模型参数,进行模型学习,更新网络权重;并利用所述验证集的数据与识别效果之间的差异来调整U型空洞全卷积分割网络模型中涉及的超参数,并判断U型空洞全卷积分割网络模型收敛程度,以达到深层训练的目的;可广泛应用在不同尺度的遥感影像地物。
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公开(公告)号:CN111160276A
公开(公告)日:2020-05-15
申请号:CN201911406364.9
申请日:2019-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了基于遥感影像的U型空洞全卷积分割网络识别模型,包括数据预处理模块、模型训练模块和模型评价模块;其特征在于:所述数据预处理模块:用于将遥感影像进行数据预处理操作,得到数据集,再将数据集等比抽样,生成训练集、验证集和测试集;所述模型训练模块用于通过搭建U型空洞全卷积分割网络模型,并利用所述训练集的数据训练U型空洞全卷积分割网络模型参数,进行模型学习,更新网络权重;并利用所述验证集的数据与识别效果之间的差异来调整U型空洞全卷积分割网络模型中涉及的超参数,并判断U型空洞全卷积分割网络模型收敛程度,以达到深层训练的目的;可广泛应用在不同尺度的遥感影像地物。
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