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基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法
1
作者
高梓昂
《无线电工程》
北大核心
2023年第8期1875-1882,共8页
深度学习已成为遥感变化检测的主流方法。然而,深度学习需要大量的标记样本来训练网络模型,而生成训练样本是一件费时费力的工作。为降低训练网络模型所需的样本量,提出一种基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法。该方法主要包括...
深度学习已成为遥感变化检测的主流方法。然而,深度学习需要大量的标记样本来训练网络模型,而生成训练样本是一件费时费力的工作。为降低训练网络模型所需的样本量,提出一种基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法。该方法主要包括两部分:第一部分提出一种基于数据均衡策略的训练集生成方案,获得初始的训练数据集;第二部分给出一种顾及尺度多样性的数据增强方法,来扩展初始训练集。采用2组常用的变化检测数据集——武汉建筑物变化检测和谷歌地球变化检测数据集,来验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证精度的前提下,显著降低所需训练集的数量。
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关键词
遥感影像
变化检测
数据抽样
数据增强
多尺度特征
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职称材料
题名
基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法
1
作者
高梓昂
机构
三峡大学、湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
三峡大学
计算机与信息学院
出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第8期1875-1882,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(41901341)。
文摘
深度学习已成为遥感变化检测的主流方法。然而,深度学习需要大量的标记样本来训练网络模型,而生成训练样本是一件费时费力的工作。为降低训练网络模型所需的样本量,提出一种基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法。该方法主要包括两部分:第一部分提出一种基于数据均衡策略的训练集生成方案,获得初始的训练数据集;第二部分给出一种顾及尺度多样性的数据增强方法,来扩展初始训练集。采用2组常用的变化检测数据集——武汉建筑物变化检测和谷歌地球变化检测数据集,来验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证精度的前提下,显著降低所需训练集的数量。
关键词
遥感影像
变化检测
数据抽样
数据增强
多尺度特征
Keywords
remote sensing image
change detection
data sampling
data augmentation
multi-scale features
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据均衡的遥感变化检测训练集生成方法
高梓昂
《无线电工程》
北大核心
2023
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