一种基于半监督对抗学习的遥感图像语义分割方法及装置
申请号:CN202411826343
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119904629A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于半监督对抗学习的遥感图像语义分割方法及装置,该方法包括:获取遥感图像基准数据集,并划分带标签的训练集和无标签的训练集,构建分割网络和判别器网络,采用带有标签的训练集训练分割网络,并基于训练后的分割网络得到无标签的训练集中数据的预测图;采用无标签的训练集训练判别器网络,并基于判别器网络输出的置信分数选择伪标签;基于伪标签与对应的无标签图像对分割网络进行自训练,更新分割网络参数;通过不断迭代训练,保存最优网络参数作为遥感图像语义分割模型;采用该遥感图像语义分割模型进行遥感图像语义分割预测。本发明能够在少量标注数据的情况下,有效提升分割精度,降低数据标注成本。
技术关键词
遥感图像语义分割
网络
带标签
地物识别
模型训练模块
特征提取模块
少量标注数据
通道注意力机制
参数
训练集数据
置信度阈值
数据获取模块
像素