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申请/专利权人：深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);武汉大学
摘要：本发明公开一种深度网络模型自监督训练、土地利用变化检测方法及装置，属于遥感图像处理领域。其中训练方法包括：获取第一时相训练图像和第二时相训练图像；将第一时相训练图像和第二时相训练图像输入深度网络模型，获取第一时相图像特征和第二时相图像特征；将第一时相图像特征和第二时相图像特征中同一场景、不同角度的图像特征构造正样本对，不同场景的图像特征构造负样本对；构造多角度对比损失函数；根据正样本对、负样本对和多角度对比损失函数，对深度网络模型进行自监督训练。本发明从多视角影像中构建自监督学习范式，以土地利用变化检测为下游任务，在不依赖或仅依赖较少人工标注样本的前提下实现土地利用监测。
主权项：1.一种深度网络模型自监督训练方法，其特征在于，包括：获取第一时相训练图像和第二时相训练图像，所述第一时相训练图像和第二时相训练图像包括同一场景的多角度图像；将所述第一时相训练图像和第二时相训练图像输入深度网络模型，获取第一时相图像特征和第二时相图像特征；将所述第一时相图像特征和第二时相图像特征中同一场景、不同角度的图像特征构造正样本对，将所述第一时相图像特征和第二时相图像特征中不同场景的图像特征构造负样本对；构造多角度对比损失函数；根据所述正样本对、负样本对以及多角度对比损失函数，对所述深度网络模型进行自监督训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) 武汉大学 深度网络模型自监督训练、土地利用变化检测方法及装置
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