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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明属于图像分割领域，具体涉及一种探地雷达目标特征分割方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取训练图像以及对应的标签图像；基于所述训练图像以及所述标签图像，得到成对训练图像；获取分割模型；将所述成对训练图像输入所述分割模型中，得到输出图像；基于所述输出图像、标签图像以及所述分割模型，得到损失值；基于所述损失值以及损失条件调整所述分割模型的模型参数，得到优化分割模型；基于所述优化分割模型以及输入图像，得到目标特征。本申请通过优化分割模型，能够使提取出的目标特征图像质量更高的效果。

主权项：1.一种探地雷达目标特征分割方法，其特征是，包括：获取训练图像以及对应的标签图像；基于所述训练图像以及所述标签图像，得到成对训练图像；获取分割模型；将所述成对训练图像输入所述分割模型中，得到输出图像；基于所述输出图像、标签图像以及所述分割模型，得到损失值；基于所述损失值以及损失条件调整所述分割模型的模型参数，得到优化分割模型；基于所述优化分割模型以及输入图像，得到目标特征；所述基于所述输出图像、标签图像以及所述分割模型，得到损失值包括：基于所述分割模型，得到模型损失公式、周期损失公式以及鉴别损失公式；基于所述输出图像、所述标签图像、所述模型损失公式、所述周期损失公式以及所述鉴别损失公式，得到所述损失值；所述基于所述输出图像、所述标签图像、所述模型损失公式、所述周期损失公式以及所述鉴别损失公式，得到所述损失值包括：获取周期权重、模型权重以及鉴别权重；基于所述输出图像、所述标签图像、所述模型损失公式、所述周期损失公式以及所述鉴别损失公式，得到模型损失、周期损失以及鉴别损失；基于所述周期权重、周期损失、所述模型权重、所述模型损失、鉴别损失以及所述鉴别权重，得到所述损失值；总损失公式包括：LCycleGAN＝-LGANG,F,DX,DY+λcycLcycleG,F+λidLidentityG,F；其中，λcyc和λid分别表示周期损失和鉴别损失的损失权值，G和F为生成器函数，DX和DY为鉴别器函数；基于所述输入图像，得到图像特征；基于所述图像特征以及周期损失公式，得到周期损失；所述周期损失公式为： 其中，E[·]为期望函数，为特征提取器，w，h和d分别表示特征空间的宽度、高度和深度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种探地雷达目标特征分割方法、系统、设备及存储介质