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伪标签引导的无监督冰间水道检测方法
1
作者
宋巍
张博涵
+2 位作者
祝敏
张明华
葛梦滢
《海洋测绘》
北大核心
2025年第3期61-64,68,共5页
针对利用SAR图像实现冰间水道检测任务时,深度学习模型训练受限于大量人工标注数据获取困难的问题,结合传统图像分割方法和Deeplabv3+深度学习网络,提出了一种伪标签引导的无监督冰间水道检测方法。首先引入大津算法和分水岭算法对SAR...
针对利用SAR图像实现冰间水道检测任务时,深度学习模型训练受限于大量人工标注数据获取困难的问题,结合传统图像分割方法和Deeplabv3+深度学习网络,提出了一种伪标签引导的无监督冰间水道检测方法。首先引入大津算法和分水岭算法对SAR图像进行粗分割;然后根据粗分割结果设计伪标签生成策略,并生成确定度高的伪标签图像;最后用该伪标签指导Deeplabv3+网络的训练,实现冰间水道检测。在波弗特海区域哨兵一号卫星1级地距多视产品制作的数据集上,实验结果表明该方法性能指标mIoU、F1-score、OA分别达到88.19%、93.62%和97.50%,能够准确识别海冰SAR图像中的冰间水道。
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关键词
图像
分割
无监督学习
传统图像分割算法
SAR影像
伪标签
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职称材料
题名
伪标签引导的无监督冰间水道检测方法
1
作者
宋巍
张博涵
祝敏
张明华
葛梦滢
机构
上海海洋大学信息学院
上海大学工程训练中心
出处
《海洋测绘》
北大核心
2025年第3期61-64,68,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3101601)。
文摘
针对利用SAR图像实现冰间水道检测任务时,深度学习模型训练受限于大量人工标注数据获取困难的问题,结合传统图像分割方法和Deeplabv3+深度学习网络,提出了一种伪标签引导的无监督冰间水道检测方法。首先引入大津算法和分水岭算法对SAR图像进行粗分割;然后根据粗分割结果设计伪标签生成策略,并生成确定度高的伪标签图像;最后用该伪标签指导Deeplabv3+网络的训练,实现冰间水道检测。在波弗特海区域哨兵一号卫星1级地距多视产品制作的数据集上,实验结果表明该方法性能指标mIoU、F1-score、OA分别达到88.19%、93.62%和97.50%,能够准确识别海冰SAR图像中的冰间水道。
关键词
图像
分割
无监督学习
传统图像分割算法
SAR影像
伪标签
Keywords
image segmentation
unsupervised learning
traditional image segmentation algorithms
SAR images
pseudo labels
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
伪标签引导的无监督冰间水道检测方法
宋巍
张博涵
祝敏
张明华
葛梦滢
《海洋测绘》
北大核心
2025
0
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