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题名基于多模态的小样本遥感影像地物分类模型
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作者
周维
魏名安
许海霞
伍志明
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机构
湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院
湖南省电子信息产业研究院
湘潭大学自动化与电子信息学院
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出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第6期1747-1761,共15页
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基金
湖南省教育厅科学研究重点项目(23A0155,22A0127)。
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文摘
针对遥感影像覆盖范围大、标注困难、类别融合适配度弱的问题,该文提出一种基于图像-文本多模态融合的小样本语义分割网络模型(FSSNet),采用编解码结构,编码器提取、语义对齐图像-文本多模态特征,并引入类别信息融合模块、实例信息提取模块。其中利用相关性原理设计基于对比语言-图像预训练(CLIP)模型的类别信息融合模块以增强查询图像与支持图像、文本间类别的适配;利用支持图像的实例目标区域作为先验提示,设计基于改进金字塔特征网络(IFPN)的实例信息提取模块,以提高查询图像目标区域分割的完整性。解码器引入多尺度特征融合的语义聚合模块,聚合类别信息、多尺度实例位置信息和查询图像特征,准确识别地物语义类别。在小样本语义分割数据集PASCAL-5i,公共遥感影像地物分类数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen进行实验,该文FSSNet模型在PASCAL-5i数据集上的1-shot,5-shot的平均交并比(m Io U)精度超越多信息聚合网络(MIANet),优于最佳水平(SOTA)模型分别为2.29%,1.96%;在数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen上的mIoU精度,优于SOTA模型分别为2.1%,1.4%,1.9%。在水利工程实际场景构建数据集HERSD,并进行实验,该文FSSNet模型的mIoU精度高于SOTA模型1.89%。结果表明该文FSSNet模型在遥感影像小样本地物分类、水利实际场景具有更高的分类识别精度。
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关键词
遥感影像
地物分类
小样本学习
多模态
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Keywords
Remote sensing image
Land cover classification
Few-shot learning
Multimodality
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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题名信息安全风险评估服务资质认证发现
被引量：1
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作者
王笑
成林芳
翟亚红
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机构
中国网络安全审查技术与认证中心
湖南省电子信息产业研究院
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出处
《信息安全研究》
2018年第10期946-953,共8页
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文摘
对于对外提供信息安全风险评估服务的组织来说,通过信息安全风险评估服务资质认证是体现其技术与管理能力的重要方式.中国网络安全审查技术与认证中心在对外开展风险评估服务资质认证过程中,发现大多数组织在实施风险评估项目的过程中往往存在缺乏依据、不够客观、说服性不足等问题,在风险评估结果输出时,往往偏重于各种图表及计算模型的罗列,而缺乏相应的文字解释说明.将对发现的问题进行说明,同时基于风险评估工作实践给出问题解决和处理思路,推动信息安全风险评估技术实践及标准不断完善,提高信息安全风险评估服务能力.
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关键词
风险评估
服务资质认证
信息安全风险评估服务能力
计算模型
风险评估技术实践
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Keywords
risk assessment
service qualificatioassessment service capability
calculation models
security risk assessment technologythe practice andinformation security riskstandards of information
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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