基于鲁棒深度语义分割网络的多源遥感影像分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于鲁棒深度语义分割网络的多源遥感影像分类方法(Robust Loss Function of Remote Sensing Imagery，RSRLF)，该方法由容错性损失函数与自适应类别权重组成。基于开源土地覆盖分类数据集进行遥感语义分割能够极大地减少样本标注工作，但是开源土地覆盖分类数据集中包含一定的标注错误样本。本发明中的容错性损失函数能够抑制模型学习噪声标签，避免模型对噪声标签过拟合；类别均衡约束模块能够解决地物类别在全球分布样本规模差异大、类别间混淆度不一致的问题。两者结合能够有效解决使用开源土地覆盖分类数据集进行遥感语义分割中噪声标签与类别样本不均衡问题，提高基于开源土地覆盖分类数据集进行地物分类的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于鲁棒深度语义分割网络的多源遥感影像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111797703A
申请号 ：
CN202010529478.9
公开（公告）日 ：
2020-10-20
申请日 ：
2020-06-11
授权号 ：
CN111797703B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
李彦胜黄隆扬肖锐张永军
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王琪
优先权 ：
CN202010529478.9
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/34 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-11-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200611
申请日 : 20200611
2020-10-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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