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生成对抗学习式半监督遥感影像生成网络地图方法
1
作者
伍江江
宋洁琼
+5 位作者
田纪龙
陈浩
沙志超
李军
彭双
杜春
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第3期128-140,共13页
针对现有全监督学习获取精确配对样本耗费资源问题,同时兼顾网络地图生成质量,提出了一种新颖的基于生成对抗网络的半监督网络地图生成模型,旨在利用少量精确配对的数据和大量非配对数据,实现智能化遥感影像直接生成网络地图。此外,设...
针对现有全监督学习获取精确配对样本耗费资源问题,同时兼顾网络地图生成质量,提出了一种新颖的基于生成对抗网络的半监督网络地图生成模型,旨在利用少量精确配对的数据和大量非配对数据,实现智能化遥感影像直接生成网络地图。此外,设计了一种基于变换一致性正则化和样本增强一致性的半监督学习策略,克服了非精确配对数据带来的不一致性问题,同时能获得更好的模型泛化性能。对不同地图数据集进行了充分的对比实验,模型生成的网络地图在定量指标和视觉质量上优于比较方法,验证了半监督网络地图生成方法的有效性和快速性。
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关键词
网络地图生成
生成
对抗
网络
遥感影像
半监督学习
一致性正则化
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职称材料
题名
生成对抗学习式半监督遥感影像生成网络地图方法
1
作者
伍江江
宋洁琼
田纪龙
陈浩
沙志超
李军
彭双
杜春
机构
国防科技大学电子科学学院
军事科学院国防科技创新研究院
出处
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第3期128-140,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106276,42471403)。
文摘
针对现有全监督学习获取精确配对样本耗费资源问题,同时兼顾网络地图生成质量,提出了一种新颖的基于生成对抗网络的半监督网络地图生成模型,旨在利用少量精确配对的数据和大量非配对数据,实现智能化遥感影像直接生成网络地图。此外,设计了一种基于变换一致性正则化和样本增强一致性的半监督学习策略,克服了非精确配对数据带来的不一致性问题,同时能获得更好的模型泛化性能。对不同地图数据集进行了充分的对比实验,模型生成的网络地图在定量指标和视觉质量上优于比较方法,验证了半监督网络地图生成方法的有效性和快速性。
关键词
网络地图生成
生成
对抗
网络
遥感影像
半监督学习
一致性正则化
Keywords
online map generation
generative adversarial networks
remote sensing images
semi-supervised learning
consistency regularization
分类号
P283.8 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生成对抗学习式半监督遥感影像生成网络地图方法
伍江江
宋洁琼
田纪龙
陈浩
沙志超
李军
彭双
杜春
《国防科技大学学报》
北大核心
2025
0
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