专利名称：图像地物要素分类模型的训练方法、图像分析方法
及系统
专利类型：发明专利
发明人：孙显,付琨,闫志远,刁文辉,陈凯强,时爱君,赵良瑾,张
义
申请号：CN202010424109.3申请日：20200519公开号：CN111598174A公开日：20200828
摘要：本发明提出了一种图像地物要素分类模型的训练方法、图像分析方法及系统，其中训练方法包括：获取待训练的多时相图像；所述待训练的多时相图像包括进行像素级标注的已标注图像和未标注图像；将已标注图像与基于已标注图像获得的第一分割预测图进行对抗训练，所述对抗训练包括语义分割网络和判别网络；将未标注图像输入对抗训练后的判别网络中，得到未标注图像中接近已标注图像的可信赖区域，并以可信赖区域作为监督信号对经过对抗训练后的语义分割网络进行半监督训练，得到图像地物要素分类模型。本发明提出的方法和系统减少了数据标注工作量，易于操作，能够实现对图像中各种地物要素的准确精细化分类。
申请人：中国科学院空天信息创新研究院
地址：100190 北京市海淀区北四环西路19号
国籍：CN
代理机构：北京安博达知识产权代理有限公司
代理人：徐国文
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