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基于原型自挖掘的遥感小样本精细化分类方法
1
作者
冯瑛超
毕涵博
+2 位作者
刁文辉
孙显
付琨
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第3期319-330,共12页
基于遥感图像的小样本分割,可实现在瞬息万变战场环境下对未知/改装等新目标、新任务的快速响应,为指挥员快速决策提供全面的战场信息。经典的小样本分割方法专注于挖掘支持图像的语义来指导分割,其难以应对具有极端类内差异的遥感场景...
基于遥感图像的小样本分割,可实现在瞬息万变战场环境下对未知/改装等新目标、新任务的快速响应,为指挥员快速决策提供全面的战场信息。经典的小样本分割方法专注于挖掘支持图像的语义来指导分割,其难以应对具有极端类内差异的遥感场景,导致实战应用条件下分类精度不理想。受对象内强像素相似性的启发,提出了一种基于原型自挖掘的遥感小样本精细化分类方法,通过构建自挖掘原型网络自适应地将查询图像的类别信息传递给自挖掘原型,实现挖掘查询图像自身以指导分割的效果,有效地跨越了支持-查询图像对之间的语义鸿沟。在两个流行遥感数据集iSAID和LoveDA上的实验表明该方法较国际同类方法具有更优的性能。
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关键词
遥感图像
语义分割
小样本分割
原型学习
自挖掘网络
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职称材料
题名
基于原型自挖掘的遥感小样本精细化分类方法
1
作者
冯瑛超
毕涵博
刁文辉
孙显
付琨
机构
中国科学院
空天信息创新研究院
中国科学院目标认知与应用技术国家级重点实验室
中国科学院
大学电子电气与通信工程
学院
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第3期319-330,共12页
基金
国家自然科学基金(62301538)资助。
文摘
基于遥感图像的小样本分割,可实现在瞬息万变战场环境下对未知/改装等新目标、新任务的快速响应,为指挥员快速决策提供全面的战场信息。经典的小样本分割方法专注于挖掘支持图像的语义来指导分割,其难以应对具有极端类内差异的遥感场景,导致实战应用条件下分类精度不理想。受对象内强像素相似性的启发,提出了一种基于原型自挖掘的遥感小样本精细化分类方法,通过构建自挖掘原型网络自适应地将查询图像的类别信息传递给自挖掘原型,实现挖掘查询图像自身以指导分割的效果,有效地跨越了支持-查询图像对之间的语义鸿沟。在两个流行遥感数据集iSAID和LoveDA上的实验表明该方法较国际同类方法具有更优的性能。
关键词
遥感图像
语义分割
小样本分割
原型学习
自挖掘网络
Keywords
remote sensing image
semantic segmentation
few-shot segmentation
prototype learning
self-mining
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于原型自挖掘的遥感小样本精细化分类方法
冯瑛超
毕涵博
刁文辉
孙显
付琨
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
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