半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法

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摘要

本申请实施例适用于人工智能技术领域，公开了一种半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法，其中，方法包括：获取人工标注后的地貌样本数据集和对应的标签信息；使用标签信息和人工标注后的地貌样本数据集对生成式对抗网络进行对抗训练，以得到生成式对抗网络输出的目标伪地貌数据；其中，目标伪地貌数据为生成式对抗网络的训练效果达到最优时输出的伪地貌数据；使用目标伪地貌数据，对预训练后的地貌分类模型进行训练；训练完成后再使用地貌分类模型进行地貌图构建。本申请实施例基于生成式对抗网络，使用少量人工标注的数据生成大量的训练数据，从而减少了地貌样本图像的采集时间。

基本信息

专利标题：

半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110728295A

申请号：

CN201910821645.4

公开（公告）日：

2020-01-24

申请日：

2019-09-02

授权号：

CN110728295B

授权日：

2022-05-24

发明人：

李坚强陈杰陈壮壮曾崛

申请人：

深圳中科保泰科技有限公司

申请人地址：

广东省深圳市福田区福保街道保税区市花路5号长富金茂大厦1号楼1101-1102室

代理机构：

深圳中一联合知识产权代理有限公司

代理人：

刘永康

优先权：

CN201910821645.4

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N3/08 G09B29/00